페이지랭크 PageRank 는 구글에서 사용자가 검색하고자하는 특정 키워드가 포함되어 있는 웹 페이지의 검색 순위를 결정할 때 가장 좋은 페이지를 찾아서 상위에 노출하기 위하여 페이지마다 점수를 부과하기 위한 알고리즘입니다.
페이지랭크의 개념은 당시 스텐포드 재학 시설 구글의 창립자인 세르게이 브린과 레리 페이지가 새로운 검색엔진의 개선을 목적으로 연구하는 논문에서 언급되는데 구글 창립의 기초가 되었습니다.
> 페이지랭크 개념 확인하기
원문은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다.
논문은 1998년에 쓰여졌으며 이 후 구글의 알고리즘은 꾸준히 업데이트되었습니다.
구글의 업데이트 히스토리는 아래 사이트를 참고하시기 바랍니다.
구글 알고리즘 업데이트 히스토리(2003~현재) | moz.com
이렇게 현재까지 다양한 업데이트를 거쳤지만 “페이지랭크 PageRank” 알고리즘의 원리는 구글 검색의 핵심 원리입니다.
페이지랭크 산정 방법
우선 위 알고리즘을 간단히 설명하기 위해 웹페이지가 4개(A, B, C, D)만 존재 하고 있다고 가정하겠습니다.
A 사이트에서 B, D사이트로 이동할 수 있는 링크가 있습니다.
B 사이트에서 A, D사이트로 이동할 수 있는 링크가 있습니다.
C 사이트에서 A, B, C 사이트로 이동할 수 있는 링크가 있습니다.
D 사이트에서 C 사이트로만 이동할 수 있는 링크가 있습니다.
위의 경우에서 웹사이트 사용자가 현재 위치한 웹페이지에서 링크를 통해 이동할 확률을 가정해 볼 수 있는데요.
A 사이트에 있는 웹 사용자는 B, D 2개의 사이트로 각각 1/2 만큼의 확률로 이동할 수 있습니다.
B 사이트에 있는 웹 사용자는 A, D 2개의 사이트로 각각 1/2 만큼의 확률로 이동할 수 있습니다.
C 사이트에 있는 웹 사용자는 A, B, C 3개의 사이트로 각각 1/3 만큼의 확률로 이동할 수 있습니다.
D 사이트에 있는 웹 사용자는 C 1개의 사이트로 각각 1/1(=1) 만큼의 확률로 이동할 수 있습니다.
위와 같이 이동할 수 있는 확률에 따라서 각각의 사이트에 임의의 페이지랭크(점수)가 부과되어 있다고 가정해 볼 때 계속적으로 사용자의 이용이 발생함에 따라 최초 부과되었던 페이지랭크(점수)가 유지되지 않고 특정 값에 수렴한다는 것을 알 수 있습니다.
수렴한 값은 웹사이트의 사용자가 무한히 사이트를 이동할 경우 해당 사이트에 방문할 확률입니다.
이렇게 구글은 웹페이지 내 하이퍼링크를 활용하여 사이트마다의 점수를 부과하는 알고리즘을 사용하고 있다는 것입니다.
이를 간단히 정리하면 만약 페이지 점수가 100점인 A사이트에서 외부로 나가는 링크가 100개라면 A 사이트로 부터 링크를 받은 100개의 사이트는 해당 링크로 인하여 ” 100점 x 1/100 = 1점 “의 점수를 받게 된다는 것입니다.
구글 상위노출 방법
이 개념을 잘 설명한 이미지입니다.
위 페이지랭크 이미지에서 제가 관심을 가지고 본 부분은 사이트 B와 C의 관계입니다. 만약 내가 어떤 웹페이지를 생성했을 때 가장 손쉽게 높은 점수를 받을 수 있는 방법이 될 것입니다. 가장 높은 점수를 받고 있는 사이트와 1개의 링크를 주고 받으면 되는 것이죠.
하지만 여기에는 몇가지 문제점이 있습니다.
첫번째는 B 사이트와 같이 페이지랭크가 높은 사이트에서 유명하지 않은 내 사이트로 링크를 받기 어렵다.
두번째는 내가 B사이트의 관리자가 아닌 이상 B사이트에서 가장 높은 페이지랭크를 받기위해서 1개의 링크만 내 사이트로 받을 수 없다.
만약 여러분이 위 2가지 문제를 해결할 수 있는 방법을 얻는다면 여러분은 만든 어떤 웹페이지이든지 구글 1페이지에 노출할 수 있을 것입니다.
물론 이밖에도 다양한 마케팅 기술이 있지만 상당수 마케팅 전문가들이 이러한 개념을 기본으로 페이지 상단노출의 방법을 찾고 있다고 봐도 무방할 것입니다.