소개
페이지랭크는 링크 권한을 기반으로 웹 페이지의 중요도를 측정하기 위해 Google의 창립자인 래리 페이지와 세르게이 브린이 개발한 알고리즘입니다. 페이지로 연결되는 링크의 품질과 양에 따라 페이지에 수치 점수를 부여합니다.
PageRank 작동 방식
PageRank는 중요한 페이지가 더 가치 있는 인바운드 링크를 받는다고 가정하여 링크 신호를 기반으로 웹페이지를 평가합니다.
1. 링크 그래프 분석
- 모든 웹페이지에는 초기 페이지랭크 점수가 할당됩니다.
- 링크는 '투표' 역할을 하며, 고품질 소스에서 더 많은 투표(백링크)를 받은 페이지의 순위가 높아집니다.
2. 가중치 분배(링크 지분)
- 더 많은 링크 지분(페이지랭크) 을 전달한 페이지가 더 높은 랭킹 파워를 가집니다.
- 권위 있는 사이트의 링크는 품질이 낮은 소스보다 더 많은 기여를 합니다.
3. 감쇠 계수
- Google은 댐핑 계수(~0.85)를 적용하여 페이지랭크의 일부가 완전히 전송되지 않고 '누수'되는 것을 의미합니다.
- 조작적인 링크 방식보다 자연스러운 링크 패턴을 권장합니다.
4. 반복 페이지 순위 계산
- 페이지랭크는 여러 번의 반복을 통해 다시 계산되어 웹 전반의 순위 값을 세분화합니다.
페이지 순위 공식
원래 페이지 순위 공식입니다:
PR(A)=(1-d)+d∑i=1nPR(Li)C(Li)PR(A) = (1 - d) + d \sum_{i=1}^{n} \frac{PR(L_i)}{C(L_i)}
Where:
- PR(A) = 주어진 페이지의 페이지랭크입니다.
- d = 감쇠 계수(기본값 ~0.85).
- PR(Li) = 연결 페이지의 페이지 순위.
- C(Li) = 연결 페이지의 총 아웃바운드 링크 수입니다.
SEO에서 페이지랭크의 중요성
✅ 링크 권한 문제
- 고품질 백링크는 페이지의 신뢰도와 권위를 높여줍니다.
✅ 내부 링크 최적화
- 사이트 페이지에 페이지랭크를 분산하여 사이트 구조를 개선합니다.
✅ 자연스러운 링크 구축은 필수
- Google의 펭귄 알고리즘 (조작 링크를 감지하는알고리즘)으로 인한 불이익을 피할 수 있습니다.
페이지랭크 최적화 방법
✅ 고품질 백링크 획득
- 관련성이 높은권위 있는 도메인에서 링크를 가져옵니다.
✅ 전략적 내부 링크 사용
- 중요한 페이지 사이에 PageRank를 전달하여 페이지의 권위를 높이세요.
✅ 앵커 텍스트 최적화
- 문맥 링크 값에관련성 있고 자연스러운 앵커 텍스트를 사용합니다.
✅ 링크 스팸 및 조작 방지
- 링크 체계, 과도한 상호 링크, Google 가이드라인을 위반하는유료 링크는 피하세요.
피해야 할 일반적인 실수
아웃바운드 링크가 있는 페이지에 과부하 걸리기
- 링크가 너무 많으면 링크된 페이지에 전달되는 페이지랭크 값이 희석됩니다.
❌ 팔로우 안함 속성 무시하기
- 노팔로우 링크는 페이지랭크를 통과하지 못하므로 DoFollow 백링크에 우선순위를 둡니다.
❌ 페이지랭크에 유일한 순위 요소로 의존하기
- Google은 이제 페이지랭크 외에도 수백 가지의 요소를 고려합니다.
링크 권한 측정 도구
- 구글 검색 콘솔 - 링크 프로필을 분석합니다.
- 랭크트래커의 백링크 검사기 - 페이지랭크와 유사한 권한 신호를 평가합니다.
- Ahrefs & Moz 도메인 권한 - 사이트의 링크 파워를 대략적으로 추정합니다.
결론 장기적인 SEO 성공을 위한 페이지랭크 적응하기
Google은 더 이상 페이지랭크 점수를 공개적으로 업데이트하지 않지만 이 알고리즘은 링크 기반 순위 신호의 기본 요소로 남아 있습니다. 잘 짜여진 링크 구축 전략은 SEO 순위와 오가닉 트래픽에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
