Page Rank

Anda ingin web anda ada di halaman pertama Google? Semua orang pasti menginginkannya. Tapi tahukah anda bagaimana caranya? Caranya adalah menggunakan PageRank. Apa itu PageRank? Disini saya akan membahasnya. PageRank adalah sebuah algoritma yang telah dipatenkan yang berfungsi menentukan situs web mana yang lebih penting/populer. PageRank merupakan salah satu fitur utama mesin pencari Googledan diciptakan oleh pendirinya, Larry Page dan Sergey Brin yang merupakan mahasiswa Ph.D. Universitas Stanford.

Cara Kerja

Sebuah situs akan semakin populer jika semakin banyak situs lain yang meletakkan link yang mengarah ke situsnya, dengan asumsi isi/content situs tersebut lebih berguna dari isi/content situs lain. PageRank dihitung dengan skala 1-10.

Contoh: Sebuah situs yang mempunyai Pagerank 9 akan di urutkan lebih dahulu dalam list pencarian Google daripada situs yang mempunyai Pagerank 8 dan kemudian seterusnya yang lebih kecil.

Konsep

Banyak cara digunakan search engine dalam menentukan kualitas/rangking sebuah halaman web, mulai dari penggunaan META Tags, isi dokumen, penekanan pada content dan masih banyak teknik lain atau gabungan teknik yang mungkin digunakan. Link popularity, sebuah teknologi yang dikembangkan untuk memperbaiki kekurangan dari teknologi lain (Meta Keywords, Meta Description) yang bisa dicurangi dengan halaman yang khusus di desain untuk search engine atau biasa disebut doorway pages. Dengan algoritma ‘PageRank’ ini, dalam setiap halaman akan diperhitungkan inbound link (link masuk) dan outbound link (link keuar) dari setiap halaman web.

PageRank, memiliki konsep dasar yang sama dengan link popularity, tetapi tidak hanya memperhitungkan “jumlah” inbound dan outbound link. Pendekatan yang digunakan adalah sebuah halaman akan diangap penting jika halaman lain memiliki link ke halaman tersebut. Sebuah halaman juga akan menjadi semakin penting jika halaman lain yang memiliki rangking (pagerank) tinggi mengacu ke halaman tersebut.

Dengan pendekatan yang digunakan PageRank, proses terjadi secara rekursif dimana sebuah rangking akan ditentukan oleh rangking dari halaman web yang rangkingnya ditentukan oleh rangking halaman web lain yang memiliki link ke halaman tersebut. Proses ini berarti suatu proses yang berulang (rekursif). Di dunia maya, ada jutaan bahkan milyaran halaman web. Oleh karena itu sebuah rangking halaman web ditentukan dari struktur link dari keseluruhan halaman web yang ada di dunia maya. Sebuah proses yang sangat besar dan komplek.

Algoritma

Dari pendekatan yang sudah dijelaskan pada artikel konsep pagerank, Lawrence Page and Sergey Brin membuat algoritma pagerank seperti di bawah :

Algoritma awal PR(A) = (1-d) + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

Salah satu algoritma lain yang dipublikasikan PR(A) = (1-d) / N + d ( ( PR(T1) / C(T1) ) + … + ( PR(Tn) / C(Tn) ) )

   * PR(A) adalah Pagerank halaman A

   * PR(T1) adalah Pagerank halaman T1 yang mengacu ke halaman A

   * C(T1) adalah jumlah link keluar (outbound link) pada halaman T1

   * d adalah damping factor yang bisa diberi antara 0 dan 1.

   * N adalah jumlah keseluruhan halaman web (yang terindex oleh google)

Dari algoritma diatas dapat dilihat bahwa pagerank ditentukan untuk setiap halaman anda bukan keseluruhan situs web. Pagerank sebuah halaman ditentukan dari pagerank halaman yang mengacu kepadanya yang juga menjalani proses penentuan pagerank dengan cara yang sama, jadi proses ini akan berulang sampai ditemukan hasil yang tepat. Akan tetapi pagerank halaman A tidak langsung diberikan kepada halaman yang dituju, akan tetapi sebelumnya dibagi dengan jumlah link yang ada pada halaman T1 (outbound link), dan pagerank itu akan dibagi rata kepada setiap link yang ada pada halaman tersebut. Demikian juga dengan setiap halaman lain “Tn” yang mengacu ke halaman “A”. Setelah semua pagerank yang didapat dari halaman-halaman lain yang mengacu ke halaman “A” dijumlahkan, nilai itu kemudian dikalikan dengan damping factor yang bernilai antara 0 sampai 1. Hal ini dilakukan agar tidak keseluruhan nilai pagerank halaman T didistribusikan ke halaman A.

Random Surfer Model

Random surfer model merupakan pendekatan yang menggambarkan bagaimana sesungguhnya yang dilakukan seorang pengunjung di depan sebuah halaman web. Ini berarti peluang atau probabilitas seorang user mengklik sebuah link sebanding dengan jumlah link yang ada pada halaman tersebut. Pendekatan ini yang digunakan pagerank sehingga pagerank dari link masuk (inbound link) tidak langsung didistribusikan ke halaman yang dituju, melainkan dibagi dengan jumlah link keluar (outbound link) yang ada pada halaman tersebut. Rasanya semua juga menganggap ini adil. Karena bisa anda bayangkan apa jadinya jika sebuah halaman dengan rangking tinggi mengacu ke banyak halaman, mungkin teknologi pagerank tidak akan relevan digunakan.

Metode ini juga memiliki pendekatan bahwa seorang user tidak akan mengklik semua link yang ada pada sebuah halaman web. Oleh karena itu pagerank menggunakan damping factor untuk mereduksi nilai pagerank yang didistribusikan sebuah halaman ke halaman lain. Probabilitas seorang user terus mengkilk semua link yang ada pada sebuah halaman ditentukan oleh nilai damping factor (d) yang bernilai antara 0 sampai 1. Nilai damping factor yang tinggi berarti seorang user akan lebih banyak mengklik sebuah halaman sampai dia berpindah ke halaman lain. Setelah user berpindah halaman maka probabilitas diimplemntasikan ke dalam algoritma pagerank sebagai konstanta (1-d) . Dengan mengeluarkan variable inbound link (link masuk), maka kemungkinan seorang user untuk berpindah ke halaman lain adalah (1-d), hal ini akan membuat pagerank selalu berada pada nilai minimum.

Dalam algoritma pagerank yang lain, terdapat nilai N yang merupakan jumlah keseluruhan halaman web, jadi seorang user memiliki probabilitas mengunjungi sebuah halaman dibagi dengan total jumlah halaman yang ada. Sebagai contoh, jika sebuah halaman memiliki pagerank 2 dan total halaman web 100 maka dalam seratus kali kunjungan dia mengunjungi halaman itu sebanyak 2 kali (catatan, ini adalah probabilitas).

Google Pagerank mempunyai peringkat, yaitu Pagerank 0 sampai page rank 10. berbeda dengan alexa, makin tinggi angka yang ditunjuk, makin kuat lah dia. nah, coba tebak siapa yang berada di puncak atas atau situs yang memiliki page rank 10? Coba lihat gambar dibawah.

Nah sampai disini setidaknya kita bisa ambil sedikit kesimpulan. semakin banyak halaman situs yang terindeks (dan berguna) pada mesin pencari google maka (besar) kemungkinan page ranknya bakal tinggi(mungkin setelah update). jika kita mencari sesuatu di google maka pada halaman pertama yang ditampilkan adalah situs yang memiliki peringkat paling tinggi dan paling mendekati(serta TIDAK DUPLIKAT). baru kemudian diikuti situs yang memiliki peringkat dibawahnya dan seterusnya. , saya selalu memberitahu, jika ingin situs anda cepat mendapat pagerank maka isilah dengan konten unik, bermanfaat, serta tidak menjebak. Jangan mencari pagerank tinggi dengan menculik isi/halaman dari situs orang, menyebar kata-kata sampah (tembak keyword), ataupun menggunakan otomatis update, jika ketahuan(atau dilaporkan) maka hampir bisa dipastikan situs kita akan di banned total, kalau sudah dibanned tiada lah guna lagi situs itu hidup , ingat, unik konten itu sangat dihargai oleh google. percayalah.

Saya jadi ingat sebuah pepatah dari orang bule;

Jika situs anda tidak ada pada halaman pertama pada hasil pencarian Google, maka anda sudah kehilangan 80% calon pengunjung.

masuk akal sekali memang, coba aja ketik kata hosting. berapa puluh juta hasilnya? kalau situs kita berada pada halaman 1-5 sih gak terlalu parah,tapi kalau situs kita berada di halaman 197? siapa orang stress yang mau nyari satu persatu.

Bicara Pagerank maka tidak terlepas dari jenis-jenis page rank, ada yang namanya valid pagerank dan forged pagerank/page rank forged kalau valid sudah jelas. halaman situs itu memeng terindeks di google dan tidak menggunakan cara-cara yang kotor. 

Trik Meningkatkan Pagerank Blog Dengan Mudah Tanpa SEO

Tips ini saya ambil dari blog lain setelah saya bersurfing dengan mozzila. Trik ini dapat menaikan traffic blog milik kita hanya dengan copy paste.
Cara ini menggunakan sistem MLM, tapi ini bukan berjualan namun hanya menerapkan cara MLM tersebut saja agar blog kita makin banyak dikunjungi.
Caranya sangatlah gampang, teman-teman hanya tinggal copy link yang ad di bawah ini dengan syarat anda harus menghapus link pada peringkat 1 dari daftar, lalu pindahkan yang tadinya nomor 2 menjadi nomor 1, nomor 3 menjadi nomor 2 dst.
Kemudian masukan link anda sendiri pada urutan paling bawah ( nomor 10). Dan satu syarat yang penting juga adalah anda juga harus bertindak JUJUR.

1. Dekwahyudi
2. Jakabanda
3. Situs Murah
4. TopSiteIndo-belajar blog
5. Sandi Go Blog
6. ilmu-kompi
7. alfacroon
8. Trik-Gue
9. I-OM 
10. belajarperdana


Keterangan : Jika anda mampu mengajak lima orang saja untuk mengcopy artikel ini maka jumlah backlink yang akan didapat adalah :
Posisi 10, jumlah backlink = 1
Posisi 9, jumlah backlink = 5
Posisi 8, jumlah backlink = 25
Posisi 7, jumlah backlink = 125
Posisi 6, jumlah backlink = 625
Posisi 5, jumlah backlink = 3,125
Posisi 4, jumlah backlink =15,625
Posisi 3, jumlah backlink = 78,125
Posisi 2, jumlah backlink = 390,625
Posisi 1, jumlah backlink = 1,953,125
Dan nama dari alamat blog dapat dimasukan kata kunci yang anda inginkan yang juga dapat menarik perhatian untuk segera diklik. Dari sisi SEO anda sudah mendapatkan 1,953,125 dan efek sampingnya jika pengunjung downline mengklik link anda maka anda juga mendapat traffic tambahan.

Nah silakan copy artikel ini dan hilangkan link nomor 1 dan masukan alamat blog atau web anda pada nomor 10 agar hasilnya maksimal. Mari kita coba bersama trick baru ini, semoga hasilnya dapat memuaskan.

Menarik n' Gampang kan??
ayo buktikan sendiri,

SEKALI LAGI anda hanya dituntut KEJUJURAN,
Semoga Bermanfaat

Sumber : Pengertian Page Rank, Penjelasan