PageRank Nedir ve Pagerank Algoritması Nasıl Çalışır?

İnternetin ilk günlerinden bu yana, bilgiye erişim şeklimizi derinden etkileyen arama motorları, web sayfalarını sıralamak için karmaşık algoritmalar kullanmıştır. Bu algoritmaların en bilinenlerinden ve Google’ın başarısının temel taşlarından biri olan PageRank, adını hem web sayfalarından (web page) hem de Google’ın kurucu ortağı Larry Page’den almaktadır. Başlangıçta bir sır perdesi ardında olan ve web yöneticileri için adeta bir efsane haline gelen PageRank, web sitelerinin önemini ölçmek için çığır açan bir yöntem sunmuştur. Günümüzde kamuoyuna açık olmasa da, PageRank’in temel prensipleri modern SEO stratejilerini şekillendirmeye devam etmektedir. Bağlantı analizine dayanan bu konsept, Google’ın web sitelerini değerlendirme biçiminin kritik bir parçasıdır.

PageRank’in ilk ortaya çıktığı dönemlerdeki gizemi ve algılanan önemi, webmasterlar ve SEO uzmanları üzerinde büyük bir etki yaratmıştır. Google’ın ilk ve en bilinen algoritması olması , onun sadece bir sıralama faktörü olmanın ötesinde, internetin nasıl organize edildiğine dair temel bir anlayış sunması anlamına geliyordu. Artık doğrudan görülebilir olmasa bile, PageRank’in arkasındaki mantığı kavramak, etkili bir SEO stratejisi geliştirmek için hala değerlidir. Çünkü PageRank, bağlantı temelli otorite ve önemin, Google’ın web sitelerini nasıl değerlendirdiğinin temel bir unsuru olduğunu göstermiştir. Bu nedenle, geçmişteki belirginliği ile şimdiki dolaylı etkisi arasındaki bu ilginç durum, SEO’nun tarihine ve arama motorlarının nasıl çalıştığına meraklı olan okuyucular için çekici bir konu oluşturmaktadır.

PageRank Nedir? Temel Tanım ve Çalışma Prensibi

PageRank (PR), Google Arama tarafından web sayfalarını arama motoru sonuçlarında sıralamak için kullanılan bir algoritmadır. Temel amacı, web sitesi sayfalarının önemini veya otoritesini ölçmektir. Algoritmanın adı, hem “web sayfası” anlamına gelen İngilizce “web page” kelimesiyle bir kelime oyunu hem de Google’ın kurucu ortağı Larry Page’in soyadına bir göndermedir. PageRank, daha önemli sayfalardan gelen bağlantıların daha fazla ağırlık taşıdığı prensibine dayanır. Özünde, bir web sayfasına gelen bağlantıların (backlink) miktarına ve kalitesine göre 0 ile 10 arasında (başlangıçta) bir sayısal puan atar.

“PageRank” adının bu çift anlamlılığı, algoritmanın hem teknik işleyişine hem de yaratıcısına gönderme yapması açısından dikkat çekicidir. Bu durum, PageRank’in sadece bir teknik araç olmanın ötesinde, Google’ın kurucularının vizyonunu ve internetin yapısını anlama biçimini yansıtan bir inovasyon olduğunu gösterir. Bağlantıların, bir sayfanın önemi için birer “oy” gibi düşünülebilmesi ve daha yetkili sayfalardan gelen oyların daha fazla değer taşıması , PageRank’in temel prensibini basit ve sezgisel bir şekilde anlamamızı sağlar. Bu analoji, karmaşık algoritmayı, teknik bilgisi olmayan bir kitlenin bile kavrayabileceği bir kavrama dönüştürür.

PageRank Nasıl Çalışır? “Rastgele Gezgin” Modeli ve Bağlantıların Rolü

PageRank, “rastgele gezgin modeli” olarak adlandırılan bir kavramı temel alır. Bu modelde, varsayımsal bir kullanıcı internette rastgele bir sayfadan başlayarak sürekli bağlantılara tıklayarak gezinir. Bir sayfanın PageRank değeri, bu rastgele gezginin o sayfaya ulaşma olasılığını temsil eder. Bir web sayfasının PageRank değerini artırmak için gelen bağlantılar (backlinkler) kritik öneme sahiptir. Bir sayfaya ne kadar çok ve kaliteli backlink gelirse, o sayfanın PageRank değeri de o kadar yüksek olur.

Ancak, giden bağlantılar da PageRank sisteminde önemli bir rol oynar. Bir sayfa, kendi PageRank değerinin bir kısmını bağlantı verdiği diğer sayfalara aktarır. Bir sayfadaki giden bağlantıların sayısı, aktarılan PageRank miktarını etkiler. Daha az giden bağlantıya sahip bir sayfa, bağlantı verdiği sayfalara daha fazla “link suyu” (link juice) aktarır.

“Rastgele gezgin” analojisi, PageRank’in olasılıksal doğasını ve neden daha fazla ve kaliteli gelen bağlantıya sahip sayfaların daha önemli kabul edildiğini anlamamıza yardımcı olur. İnternette rastgele gezinen bir kullanıcının, çok sayıda güvenilir kaynaktan bağlantı alan bir sayfaya denk gelme olasılığı daha yüksektir. “Link suyu” kavramı ise, internetin birbirine bağlı yapısını ve diğer sayfalara bağlantı vermenin neden zararlı olmadığını, aksine PageRank ekosisteminin bir parçası olduğunu gösterir. Ancak, aşırı sayıda giden bağlantı, aktarılan değeri seyreltebilir. Bu durum, bağlantı stratejisinin ne kadar önemli olduğunu vurgular.

PageRank Algoritmasının Matematiksel Formülü ve Bileşenleri (Sönümleme Faktörü Dahil)

PageRank algoritmasının temel matematiksel formülü şu şekildedir :

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

Bu formüldeki bileşenler şunlardır:

  • PR(A): Sayfa A’nın PageRank değerini temsil eder (rankını hesaplamak istediğimiz sayfa).
  • PR(Ti): Sayfa A’ya bağlantı veren T1’den Tn’ye kadar olan sayfaların PageRank değerlerini temsil eder.
  • C(Ti): Sayfa Ti üzerindeki giden bağlantıların sayısını temsil eder.
  • d: Sönümleme faktörüdür ve tipik olarak 0.85 olarak ayarlanır.

Sönümleme faktörü (d), rastgele bir gezginin bağlantılara tıklamaya devam etme olasılığını temsil ederken, (1-d) ise gezginin sıkılıp tamamen yeni bir rastgele sayfaya atlama olasılığını ifade eder. Bu faktör, rastgele gezginlerin giden bağlantısı olmayan sayfalarda takılı kalması sorununu da çözer. Formülün başındaki (1-d) kısmı, tüm sayfalara minimum bir PageRank değeri ekleyerek, gelen bağlantısı olmayan sayfaların sıfır puan almasını engeller.

Bu formülün her bir bileşenini basit terimlerle açıklamak, kullanıcıların algoritmayı daha iyi anlaması için kritik öneme sahiptir. Özellikle sönümleme faktörünün, rastgele gezgin modelindeki rolü açıkça anlatılmalıdır. Sönümleme faktörü, internet kullanıcılarının davranışlarını taklit etmeye yardımcı olur; çünkü her kullanıcı bir noktada gezinmeyi bırakıp yeni bir arama yapabilir. Bu faktör, PageRank skorlarının dengelenmesine ve tüm web sayfalarının bir miktar PageRank değerine sahip olmasına olanak tanır. Hesaplamanın yinelemeli doğası, yani PageRank skorlarının, webin bağlantı yapısına göre tekrar tekrar güncellenmesi, bu basit görünen konseptin arkasındaki karmaşıklığı ortaya koyar.

PageRank Formülü Bileşenleri:

  • PR(A):
    • Sayfa A’nın PageRank değeri.
    • Hesaplamanın nihai sonucu, sayfanın önemini temsil eder.
  • PR(Ti):
    • Sayfa A’ya bağlantı veren sayfaların PageRank değeri.
    • A’ya bağlantı veren sayfalar, kendi PageRank değerlerinin bir kısmını aktarır.
    • Yüksek PR’lı sayfalar daha fazla katkıda bulunur.
  • C(Ti):
    • Sayfa Ti üzerindeki giden bağlantı sayısı.
    • Bağlantı veren sayfanın aktardığı PageRank, giden bağlantı sayısına bölünür.
    • Daha az giden bağlantı, daha fazla değer aktarımı anlamına gelir.
  • d:
    • Sönümleme faktörü (genellikle 0.85).
    • Rastgele bir gezginin bağlantılara tıklamaya devam etme olasılığını temsil eder.
    • Ayrıca rank seyreltilmesini önler ve çıkmaz sokakları ele alır.
  • (1-d):
    • Rastgele bir gezginin tamamen yeni bir rastgele sayfaya atlama olasılığı.
    • Her sayfanın minimum bir PageRank değerine sahip olmasını sağlar.
    • Gelen bağlantısı olmayan sayfaların sıfır puan almasını engeller.

PageRank Değerini Etkileyen Temel Faktörler

Bir web sayfasının PageRank değerini etkileyen başlıca faktörler, gelen bağlantıların miktarı ve kalitesidir. Otoriter ve ilgili sitelerden gelen bağlantılar, daha az yetkili veya ilgisiz sitelerden gelenlere göre çok daha büyük bir etkiye sahiptir. Bağlantı veren sayfadaki giden bağlantıların sayısı da önemlidir; çünkü bir sayfa ne kadar çok bağlantı verirse, bağlantı verdiği her sayfaya o kadar az PageRank aktarır. Bağlantı veren sayfanın kendi PageRank değeri de kritik bir faktördür.

Site içi bağlantılar da bir web sitesinin genel PageRank dağılımını iyileştirmeye yardımcı olabilir. Sayfalar arasında yetki aktarımı yaparak, bir web sitesinin daha güçlü backlinkler aracılığıyla kazandığı PageRank’in diğer sayfalarına da yayılması sağlanır. Doğrudan bir PageRank faktörü olmasa da, kullanıcı deneyimi ve içerik kalitesi artık genel sıralama için kritik öneme sahiptir ve dolaylı olarak backlink kazanımını etkiler. Yüksek kaliteli ve kullanıcı odaklı içerik, diğer web sitelerinin doğal olarak size bağlantı vermesini teşvik eder.

Backlinklerin kalitesinin, sadece sayısından daha önemli olduğu vurgusu, bir web sitesinin otoritesini artırmak isteyen herkes için temel bir çıkarımdır. Yüksek otoriteye sahip, ilgili web sitelerinden gelen bağlantılar, düşük kaliteli veya ilgisiz sitelerden gelen çok sayıda bağlantıdan daha değerlidir. Bu durum, nicelikten ziyade kaliteye odaklanan stratejik bir bağlantı kurma yaklaşımının önemini gösterir. Site içi ve site dışı bağlantıların etkileşimi, PageRank’in web siteleri içinde ve arasında nasıl aktığını gösterir. Bu, PageRank’in sadece dış faktörlerle ilgili olmadığını, aynı zamanda bir web sitesinin iç yapısının da önemli olduğunu vurgulayan bütünsel bir bağlantı stratejisinin gerekliliğini ortaya koyar.

PageRank’in Tarihsel Gelişimi: Larry Page ve Sergey Brin’in İnovasyonu

PageRank, 1996 yılında Stanford Üniversitesi’nde doktora öğrencileri olan Larry Page ve Sergey Brin tarafından bir araştırma projesi kapsamında geliştirilmiştir. Projenin temelinde, bir sayfaya ne kadar çok bağlantı gelirse, o sayfanın o kadar önemli olduğu fikri yatıyordu. PageRank için ilk patent 1998 yılında alınmıştır. Bu fikir, Eugene Garfield’ın 1950’lerde geliştirdiği atıf analizi ve Massimo Marchiori’nin Padua Üniversitesi’nde geliştirdiği Hyper Search gibi daha önceki sıralama sistemlerinden etkilenmiştir.

Google, PageRank’i ilk olarak 2000 yılında Google Dizini aracılığıyla ve daha sonra Google Araç Çubuğu’nda halka açık hale getirmiştir. Araç çubuğundaki PageRank değeri, SEO uzmanları için uzun yıllar boyunca önemli bir takip metriği olmuştur. Ancak, Google 2016 yılında araç çubuğundaki PageRank gösterimini durdurmuştur. Zamanla, Google sıralama algoritmalarına yüzlerce başka faktör eklemiş ve PageRank, bu faktörlerden sadece biri haline gelmiştir.

PageRank’in Larry Page ve Sergey Brin tarafından yaratılmasının tarihsel bağlamını anlamak, bu algoritmanın arama motoru teknolojisindeki temel bir inovasyon olarak önemini vurgular. Bu buluşun arkasındaki motivasyonları ve gelişim sürecini bilmek, kullanıcıların internetin evrimi ve arama motorlarının nasıl çalıştığına dair takdirini artırır. Halka açık PageRank skorlarının gösteriminin sona ermesi ve daha karmaşık, çok yönlü bir sıralama sistemine geçiş, Google’ın algoritmalarının evrimini ve SEO’nun artan karmaşıklığını gösterir. Bu tarihsel ilerleme, günümüz SEO ortamını anlamak için önemlidir.

PageRank ve SEO İlişkisi: Günümüzde Önemi Devam Ediyor mu?

Google’ın ilk yıllarında PageRank, arama sıralamalarında önemli ve belirleyici bir faktördü. Artık tek başına bir sıralama faktörü olmasa da, PageRank’in temelini oluşturan backlinkler, SEO için hala hayati öneme sahiptir. Google, PageRank’i dahili olarak sıralama algoritmalarının bir parçası olarak kullanmaya devam etmektedir, ancak bu artık yüzlerce faktörden sadece biridir. PageRank’in prensipleri, yani bağlantı otoritesi ve kaliteli backlinklerin önemi, güçlü bir SEO stratejisi oluşturmak için hala geçerlidir.

Modern SEO, içerik kalitesi, kullanıcı deneyimi, teknik SEO ve E-A-T (Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik) gibi daha bütünsel bir yaklaşıma odaklanır ve backlinkler ile PageRank, otorite oluşturmada önemli bir rol oynar.

Google’ın algoritmalarının evrimine rağmen, PageRank tarafından öncülük edilen bağlantı temelli otorite kavramı, etkili SEO’nun temel taşı olmaya devam etmektedir. Halka açık PageRank skoru artık olmasa da, yüksek kaliteli ve otoriter kaynaklardan backlink edinmenin önemi, önemli bir sıralama faktörü olarak varlığını sürdürmektedir. PageRank’in nasıl çalıştığını anlamak, SEO profesyonellerinin backlinklerin neden hala önemli olduğunu daha iyi anlamalarını ve bunları edinmek için daha bilinçli stratejiler geliştirmelerini sağlar.

PageRank Nasıl Hesaplanır? Yinelemeli Süreç ve Yakınsama

PageRank, değerler yakınsayana kadar her sayfa için hesaplamayı tekrar eden yinelemeli bir algoritma kullanılarak hesaplanır. Başlangıçta tüm sayfalara aynı PageRank değeri atanır. Her yinelemede, bir sayfanın PageRank’i, kendisine bağlantı veren sayfaların PageRank değerlerine ve bu sayfalardaki giden bağlantı sayısına göre güncellenir. Sönümleme faktörü her yinelemede uygulanır. Bu süreç, tüm sayfaların PageRank değerleri sabitlenene kadar, yani yakınsama sağlanana kadar devam eder. Yakınsama için gereken yineleme sayısı, web grafiğinin boyutuna ve karmaşıklığına bağlıdır.

Yinelemeli hesaplama sürecini anlamak, algoritmayı gizeminden arındırmaya yardımcı olur ve PageRank skorlarının statik olmadığını, webin bağlantı yapısına göre sürekli evrimleştiğini gösterir. Hesaplamanın adım adım doğasını açıklamak, başlangıç değerlerinin bağlantı ilişkilerine göre çok sayıda yineleme yoluyla nasıl iyileştirildiğini göstermek, PageRank skorlarının nasıl türetildiğine dair daha net bir resim sunar. “Yakınsama” kavramı, PageRank’in matematiksel temelini ve webin dinamik doğasına rağmen algoritmanın nasıl kararlı bir duruma ulaştığını anlamak için önemlidir. Yinelemeli sürecin sonunda kararlı PageRank değerlerine ulaşılması, algoritmanın sağlamlığını ve web genelinde tutarlı bir önem ölçüsü sağlama yeteneğini gösterir.

PageRank Manipülasyonu ve Google’ın Önlemleri

Geçmişte PageRank’in halka açık olması, link çiftlikleri, ücretli bağlantılar ve karşılıklı bağlantı şemaları gibi yöntemlerle skorları yapay olarak şişirme girişimlerine yol açmıştır. Google, bu manipülasyon taktikleriyle aktif olarak mücadele etmiş ve bu tür şemalara karışan web sitelerini cezalandırmıştır. Özellikle ücretli veya kullanıcı tarafından oluşturulan içerikler için bağlantıların PageRank aktarmamasını sağlamak amacıyla “nofollow” özelliğini tanıtmıştır. Penguin gibi algoritmik güncellemeler, özellikle link spam’ini ve manipülasyonunu ele almak için tasarlanmıştır. Google’ın mevcut yaklaşımı, tüm web sitelerini cezalandırmak yerine spam bağlantıların değerini düşürmeyi içerir.

PageRank manipülasyonu tarihi, arama motorları ile sistemi kötüye kullanmaya çalışanlar arasındaki sürekli mücadeleyi vurgular ve bu durum, gelişmiş spam algılama ve önleme mekanizmalarının geliştirilmesine yol açmıştır. Geçmişte PageRank’i manipüle etmek için kullanılan çeşitli yöntemleri ve Google’ın karşı önlemlerini tartışmak, halka açık PageRank skorunun neden durdurulduğunu ve modern SEO’nun neden doğal ve etik bağlantı kurmayı vurguladığını anlamak için bağlam sağlar. “Nofollow” özelliğinin ve Penguin gibi algoritma güncellemelerinin tanıtılması, Google’ın sıralama sisteminin bütünlüğünü koruma ve PageRank’in yapay şişirme yerine gerçek otoriteyi yansıtmasını sağlama konusundaki proaktif yaklaşımını gösterir. Bu önlemler, Google’ın yapay yollarla PageRank manipülasyonunu önleyerek doğru ve alakalı arama sonuçları sağlama taahhüdünü vurgular.

PageRank Yerine Gelen Alternatif Metrikler ve Kavramlar

Halka açık PageRank’in düşüşüyle birlikte, SEO uzmanları artık bir web sitesinin otoritesini değerlendirmek için Domain Authority (DA), Domain Rating (DR) ve Trust Flow (TF) gibi diğer metriklere güvenmektedir. Bu metrikler genellikle benzer bağlantı analizi prensiplerini kullanır, ancak kendi özel algoritmaları ve veri kaynakları vardır. Google, web sitesi kalitesinin daha geniş göstergeleri olarak E-A-T (Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik) kavramının önemini vurgular ve backlinkler ile bağlantı otoritesi bu kavramın “Otorite” yönüne katkıda bulunur. “Link eşitliği” veya “link suyu” gibi kavramlar, bağlantılar aracılığıyla aktarılan değeri tanımlamak için hala kullanılmaktadır.

Alternatif otorite metriklerinin ortaya çıkışı, SEO endüstrisinin halka açık PageRank’in yokluğuna uyum sağladığını ve bağlantı analizinin önemini hala kabul ettiğini gösterir. Bu alternatif metrikleri tartışmak, halka açık PageRank sonrası dönemde web sitesi otoritesini değerlendirmek için yollara ihtiyaç duyan SEO profesyonelleri için pratik bilgiler sunar. Google’ın E-A-T’ye odaklanması, sadece bağlantı temelli metriklerin ötesine geçen, içerik, yazar uzmanlığı ve kullanıcı güven sinyallerini içeren daha kapsamlı bir web sitesi kalitesi değerlendirmesine doğru bir kaymayı gösterir. Bu durum, Google’ın sıralama felsefesinin, PageRank’in prensiplerinin hala geçerli olduğu ancak artık diğer önemli faktörlerle birlikte değerlendirildiği daha bütünsel bir web sitesi kalitesi değerlendirmesine doğru evrimini vurgular.

PageRank Yerine Gelen Alternatif Metrikler ve Kavramlar:

  • Domain Authority (DA):
    • Moz tarafından geliştirilen ve bir web sitesinin rakiplerine kıyasla arama motoru sonuç sayfalarında (SERP’ler) ne kadar iyi sıralanacağını tahmin eden bir metrik.
    • 100 puanlık bir ölçekte puanlanır.
  • Domain Rating (DR):
    • Ahrefs tarafından geliştirilen ve bir web sitesinin backlink profilinin diğerlerine kıyasla gücünü gösteren bir metrik.
    • 100 puanlık bir ölçekte puanlanır.
  • Trust Flow (TF):
    • Majestic tarafından geliştirilen ve bir web sitesinin kendisine bağlantı veren sitelerin kalitesine göre güvenilirliğini ölçen bir metrik.
    • 0-100 ölçeğinde puanlanır.
  • Citation Flow (CF):
    • Majestic tarafından geliştirilen ve bir web sitesine işaret eden bağlantıların miktarını ölçen bir metrik.
    • 0-100 ölçeğinde puanlanır.
    • Yok(TF ile sıklıkla kullanılır).
  • E-A-T (Uzmanlık, Otorite, Güvenilirlik):
    • Google’ın özellikle “Paranız veya Hayatınız” (YMYL) konuları için içerik kalitesini değerlendirme yönergeleri.
    • Backlinkler, “Otorite” yönüne katkıda bulunur.

Sonuç: PageRank’i Anlamanın SEO Stratejilerine Katkısı

PageRank’in prensiplerini anlamak, etkili bağlantı kurma ve SEO stratejileri geliştirmek için güçlü bir temel sağlar. Yüksek kaliteli ve ilgili backlinkler edinmeye odaklanmak, arama motoru sıralamalarını iyileştirmenin temel bir yönü olmaya devam etmektedir. PageRank tek faktör olmasa da, bir web sitesinin bağlantı profilinin arama motorları gözündeki önemini vurgular. Uzun vadeli başarı için, bağlantı kurmanın yanı sıra içeriği, kullanıcı deneyimini ve teknik yönleri de dikkate alan bütünsel bir SEO yaklaşımı hayati önem taşır.

Halka açık PageRank skoru artık olmasa da, temelindeki kavramların SEO dünyasında hala çok canlı ve alakalı olduğu unutulmamalıdır. PageRank’in prensiplerini anlamak, SEO ile ilgilenen herkes için kalıcı bir değer taşır. Metrik değişmiş olsa da, bağlantı temelli otorite fikri temel olmaya devam etmektedir. Okuyucuların, PageRank prensiplerinden yola çıkarak, daha geniş ve etik bir SEO yaklaşımının bir parçası olarak değerli backlinkler edinmeye öncelik vererek doğal ve yüksek kaliteli bir backlink profili oluşturmaya odaklanmaları teşvik edilir.

Koray Çamdalı

Yazar

Koray Çamdalı

Koray Çamdalı, 1997 yılında İskenderun'da doğmuş ve eğitim hayatını Gaziantep'te tamamlamıştır. Bilgisayar Mühendisliği lisansını 3.1 ortalamayla bitiren Koray, 2019'da kendi Dijital Pazarlama Ajansı'nı kurmuştur. SEO ve dijital pazarlama alanlarında uzmanlaşan Koray, Önemli İsviçre şirketleri için pazarlama çalışmaları yürütmektedir. Dijital dünyada yenilikçi projelerle sektörde fark yaratmayı hedeflemektedir.