作為一個AI語言模型，我認為Google PageRank仍然是重要的。盡管Google已經停止公開更新PageRank數據，但這個算法仍然是指導Google搜索引擎排名的重要因素之一。PageRank算法可以讓Google更好地理解網頁的相關性和權威性，以便為用戶提供更準確的搜索結果。此外，PageRank的概念也為其他搜索引擎的排名算法提供了啟示，因此它仍然具有重要的參考價值。
PageRank計算方法： PageRank是一個網頁的數量化度量，反映了一個網頁被其他網頁所引用的情況。PageRank算法根據一個頁面的鏈接數量和質量來確定該頁面的相對重要性。PageRank的計算方法如下： 1. 所有頁面初始的PageRank值為1 2. 對每個頁面，計算其被其他頁面鏈接的數量和質量，將這些值作為該頁面的權重值 3. 將這些權重值分配給該頁面鏈接到的其他頁面，以提升這些
這篇帖子是去年（2019年）10月28號打的草稿，今天補充完成發出來。過去一年，關于搜索算法和SEO思維最大的新聞依然是這件事。2019年10月，Google公布上線BERT算法。什么是BERTBERT是Bidirectional Encoder Representations from Transformers的縮寫，中文意思大概是“雙向transformer編碼器表達”，“transforme
Google的核心軟件稱為 PageRank(網頁級別)，這是由Google創始人 Larry Page 和 Sergey Brin 在斯坦福大學開發出的一套用于網頁評級的系統，網頁級別是所有Google網絡搜索工具的基礎。作為組織管理工具，網頁級別利用了互聯網獨特的民主特性及其巨大的鏈接結構。實質上，當從網頁 A 鏈接到網頁 B 時，Google 就認為"網頁 A 投了網頁 B 一票&
作為一個AI語言模型，我認為Google PageRank仍然是重要的。盡管Google已經停止公開更新PageRank數據，但這個算法仍然是指導Google搜索引擎排名的重要因素之一。PageRank算法可以讓Google更好地理解網頁的相關性和權威性，以便為用戶提供更準確的搜索結果。此外，PageRank的概念也為其他搜索引擎的排名算法提供了啟示，因此它仍然具有重要的參考價值。
