¿Qué es PageRank?

PageRank es un algoritmo desarrollado por los fundadores de Google, Larry Page y Sergey Brin. Mide la importancia de una página web dentro de un conjunto más grande de páginas calculando el número y la calidad de los enlaces que conducen a la página examinada. PageRank es uno de los muchos factores que utiliza Google para clasificar las páginas web en los resultados de búsqueda de Google, lo que lo convierte en una métrica de éxito en SEO.

El propósito inicial de PageRank era ayudar a Google a generar resultados de búsqueda altamente relevantes en comparación con los motores de búsqueda alternativos de la época empleando un factor innovador adicional. El algoritmo todavía se usa para la clasificación de búsqueda hoy en día, aunque su fórmula original ha cambiado significativamente a lo largo de los años y ya no está disponible para el público.

¿Por qué el PageRank es crucial para el SEO?

La idea original de Larry Page y Sergey Brin era crear un algoritmo que viera los enlaces como votos que las páginas emitían entre sí, expresando confianza y respaldo. De acuerdo con esta lógica, cuantos más enlaces obtenga una página web determinada de otras páginas web, más importante se considerará: las páginas con una puntuación de PageRank más alta se consideran más útiles para los usuarios de la web y deberían aparecer más arriba en la página de resultados de búsqueda de Google.

Si bien está lejos de ser el único factor de clasificación que utiliza Google, definitivamente es importante.

PageRank es un algoritmo recursivo : el valor asignado a los enlaces de una página determinada depende de la cantidad y la calidad de los enlaces que ha recibido una página determinada. Por lo tanto, los enlaces de sitios de buena reputación transmiten más valor de PageRank.

Sin embargo, si una página determinada enlaza con muchas otras páginas, esas páginas solo recibirán una fracción de la autoridad de una página determinada debido a la dilución del PageRank . Los enlaces en una página comparten el valor del PageRank de esa página entre ellos. Cuantos más enlaces haya en una página, menos valor puede pasar cada uno de ellos.

Estas características del algoritmo tienen dos consecuencias cuando se trata de SEO.

1. Vale la pena tener su contenido vinculado por otros sitios web de confianza.
2. El número de enlaces en sus páginas puede ser una elección estratégica.

Hoy en día, los Googlers rara vez hablan sobre el PageRank, pero es difícil imaginar a Google sin él. PageRank ayudó a Google a conquistar la web y tuvo un gran impacto en la industria del SEO.

Historia del PageRank

En las últimas dos décadas, Google ha cosechado los beneficios del uso de PageRank mientras lucha contra varios métodos de abuso por parte de los propietarios de sitios web simultáneamente.

Aprender la historia de PageRank no solo es absorbente, sino que también ofrece un contexto útil para planificar una campaña de SEO coherente.

Larry Page y Sergey Brin introdujeron PageRank en 1998 en su patente titulada "La anatomía de un motor de búsqueda web hipertextual a gran escala". La patente describía su idea de un motor de búsqueda innovador llamado Google y explicaba cómo produciría resultados más relevantes que los sistemas de la competencia. Los autores afirmaron que la precisión excepcional de la Búsqueda de Google resultaría del uso de PageRank: poder clasificar las páginas en función de los enlaces intercambiados entre ellas.

Los años siguientes demostraron que PageRank fue realmente un gran avance, y no solo para   los motores de búsqueda.

John Mueller, defensor de búsqueda de Google, dijo en Twitter que PageRank se usa actualmente en biología, neurociencia, química y física.  

Dilemas del motor de búsqueda antes del PageRank

Hagamos un viaje rápido atrás en el tiempo cuando se creó PageRank por primera vez.

La red de la época era más pequeña que la actual, pero se volvía más caótica con cada día que pasaba. El primer sitio web apareció en 1991; tres años más tarde, casi 2.800 sitios web estaban activos. En 1998, cuando nació PageRank, Internet creció a más de 2 410 000 páginas.  

Si te dio hambre en 1998 y querías encontrar una receta para una salsa de espagueti rápida entre esos 2,4 millones de páginas, te vendría bien la ayuda de los nuevos motores de búsqueda, como AltaVista.

En ese entonces, los motores de búsqueda que intentaban encontrar la receta más rápida y sabrosa para la salsa de espagueti se guiaban principalmente por palabras clave. Cuanto más mencionaba una página determinada la salsa de espagueti, más pensaban que debería ocupar un lugar destacado. Esto llevó a los propietarios de sitios web a llenar sus páginas con palabras clave para clasificarse más alto y atraer más tráfico de búsqueda. Entonces, en lugar del resultado más satisfactorio, es probable que obtenga el más lleno de palabras clave.

Una solución alternativa era buscar una receta en un directorio web hecho por humanos, como Yahoo Directory. Estos índices fueron curados, lo que significa que las personas clasificaron manualmente sus resultados de búsqueda. El buscador hambriento podría contar con resultados más precisos y verificados utilizando un índice curado por humanos. Pero a medida que la web creció, quedó claro que los humanos no seguirán el ritmo. Simplemente había demasiados sitios web para que cualquiera pudiera realizar un seguimiento manual.

La solución

Se hizo evidente que solo los sistemas de recuperación de información completamente automatizados podían atravesar la web en constante expansión lo suficientemente rápido. El problema era que las computadoras no podían entender y evaluar el contenido web tan bien como los humanos. Los algoritmos necesitaban nuevas métricas más allá de las palabras clave.

La gente decidió que los enlaces servían para ser tales métricas y comenzaron a experimentar con la naturaleza hipertextual de Internet. Asumieron correctamente que las páginas que se vinculan a una página determinada brindan información adicional sobre el contenido de esa página. Algunas sugerencias que necesitaban los algoritmos estaban contenidas en el texto de anclaje. Además, las páginas sobre temas similares se vincularían entre sí de forma más extensa.

Los autores de PageRank se basaron en esta idea y fueron un paso más allá. Decidieron utilizar enlaces para medir la importancia de las páginas. Pensaron que los sitios autorizados podrían transmitir su autoridad a las páginas a las que vinculan, y luego el motor de búsqueda podría no solo identificar los resultados más apropiados sino también clasificarlos en términos de usabilidad.

Fórmula original de PageRank

Entonces, ¿cómo se mediría la importancia de una página web determinada? Ahí es donde entra en juego el PageRank.

Conoce a Joe, el surfista aleatorio

La forma más fácil de entender cómo funciona PageRank es imaginar a un navegante siguiendo aleatoriamente los enlaces entre las páginas. Llamémoslo Joe y supongamos que tiene un gran apetito por los espaguetis.

El hambre llevó a Joe a un blog sobre cocina italiana, que enlaza con una receta de salsa boloñesa y una receta de salsa carbonara.

La página de carbonara se refiere a un sitio de pizza completamente diferente.

La página de pizza enlaza con el blog con el que comenzó Joe y una receta de carbonara ya familiar.

Comenzando en la página de boloñesa, Joe puede saltar a la página de pizza oa la página de carbonara.

Joe es una persona muy vacilante. Hace clic interminablemente entre estas cuatro páginas.

Curiosamente, esto hace que la probabilidad de visitar cada una de estas páginas cambie.

Cuando Joe lee el blog (supongamos que es un blog de una página), hay un 50 % de posibilidades de que abra la receta boloñesa y un 50 % de posibilidades de que abra la receta carbonara. Sin embargo, cuando está en el sitio de spaghetti carbonara, no tiene más remedio que mudarse al sitio de pizza. Luego puede regresar a la receta de carbonara o al blog y repetir el ciclo. La probabilidad para ambas opciones es del 50%.

Para que Joe llegue a un sitio web de espaguetis a la boloñesa con el primer clic, dos cosas deben ser ciertas. En primer lugar, hay un 25 % de posibilidades de que empiece a navegar desde el blog, y luego hay un 50 % de posibilidades de que haga clic en el enlace adecuado.

Cuando multiplicamos estas probabilidades, encontramos que hay un 12,5 % de posibilidades de que Joe lea la receta de la salsa boloñesa después del primer clic. A modo de comparación, la posibilidad de que Joe termine en un sitio web sobre salsa carbonara después del primer clic es del 37,5 %.

recursividad de PageRank

Podemos predecir aproximadamente cuánto tiempo pasará Joe en cada una de las cuatro páginas. En la segunda ronda de clics, las probabilidades de Joe de comenzar en diferentes sitios ya no son del 25 %, pero varían. Al multiplicar los números muchas veces, notamos que los enlaces de las páginas recomendadas con frecuencia aumentan la probabilidad de ir a la página enlazada por ellos.

Esto se denomina recursividad de PageRank y es la razón por la que los sitios con una puntuación alta de PageRank transfieren una mayor parte de la puntuación de PageRank a otros sitios, por lo que los enlaces de ellos se valoran en el SEO.

dilución de PageRank

El modelo Random Surfer también es un gran ejemplo de la dilución de PageRank. La página con la receta de carbonara tenía la mayor autoridad en el ejemplo proporcionado anteriormente. Se vinculó solo a la página de recetas de pizza, lo que permitió que la página de recetas de pizza obtuviera el valor total de PageRank porque el navegante aleatorio no tenía más remedio que moverse allí.

Sin embargo, si la página de carbonara contenía dos enlaces adicionales, la página de pizza recibiría un tercio del valor inicial de PageRank. Entonces habría una probabilidad de uno a tres de que un navegante aleatorio usara un enlace a la página de pizza .

Factor de amortiguamiento

Por supuesto, el navegante aleatorio descrito en la patente de Google no puede quedarse atascado en cuatro páginas que se vinculan entre sí porque su trabajo es medir la importancia de los sitios web en todo Internet.

Así que imaginemos que el indeciso Joe duda si preferiría comer un plato chino. Si decide dejar de comer pasta para mañana, abandonará por completo su viaje de navegación. Seguir este escenario nos ayuda a comprender el factor amortiguador: la posibilidad de que Joe siga siguiendo la estructura del enlace en lugar de abandonar las cuatro páginas dadas y navegar por un rincón web diferente.

En la patente original, Larry Page y Sergey Brin sugirieron usar un factor de amortiguación de 0,85, lo que significa que con cada página visitada, existe una probabilidad del 85 % de que el navegante aleatorio continúe haciendo clic en los enlaces de la página y no abandone por completo el proceso.

Fórmula matemática de PageRank

Podemos presentar todo lo descrito anteriormente como una única fórmula matemática para calcular el PageRank. En su forma más simple, si la web solo tuviera cuatro páginas, se vería así:

PR(A) = [PR(B)]/L(B) + [PR(C)]/L(C) + [PR(D)]/L(D),

donde PR(B) representa la puntuación de PageRank de la página B y L(B) representa el número total de enlaces en la página B.

La ecuación establece que el PageRank de la página A es igual a la suma de las puntuaciones de PageRank de las páginas B , C y D , cada una dividida por el número de enlaces que se originan en estas páginas.

Pero para obtener una imagen completa de cómo funciona el algoritmo, también debemos considerar el factor de amortiguamiento d .

PR(A) = [(1-d)/N] + d{ ([PR(B)]/L(B) + [PR(C)]/L(C) + [PR(D)]/L (D) }

La letra N representa el número de documentos en la colección dada. En este escenario, N es igual a cuatro.

Si está interesado en transformaciones más avanzadas de la fórmula de PageRank, consulte el artículo de Wikipedia sobre PageRank.

¿Qué era la barra de herramientas de PageRank y por qué se eliminó?

PageRank se convirtió en la obsesión de todos en el año 2000 cuando Google introdujo una barra de herramientas instalable en el navegador. Una de las características de la barra de herramientas de Google mostraba PageRank. Sus desarrolladores lo describieron de la siguiente manera: “¿Se pregunta si un nuevo sitio web vale la pena? Use el PageRank de la barra Google para saber cómo evalúa Google la importancia de la página que está viendo”.

El PageRank más alto que una página podía obtener en la barra de herramientas era 10. Cero significaba que una página no merecía confianza ni atención.

Es cierto que este número era fácil de entender y rastrear, y muchos SEO se enfocaron en mejorarlo como una métrica de éxito clave para todos los sitios web.

Esto resultó ser terrible para la calidad del contenido en la web. En lugar de crear sitios web mejores y más útiles, la gente se centró en crear tantos enlaces como fuera posible para mejorar sus puntuaciones de PageRank. No hace falta decir que la mayoría de esos enlaces no se crearon para ayudar a los usuarios, su propósito era engañar a Google.

Los propios Googlers intentaron convencer a los administradores web para que se centraran en otras métricas , pero con poco éxito. Aunque el PageRank se recalculaba constantemente, Google rara vez actualizaba los valores que mostraba la barra de herramientas. Los empleados de Google admitieron que querían evitar que las personas se obsesionaran aún más con las puntuaciones de PageRank.

Cuando los intentos de cambiar los modales de los administradores web resultaron infructuosos, Google finalmente notó que la visualización de PageRank estaba haciendo más daño y bien. La visualización de PageRank de la barra de herramientas se actualizó por última vez en diciembre de 2013 y, tres años después, la función desapareció por completo.

Actualizaciones importantes de PageRank

PageRank no era ideal en su forma original. Con el tiempo, se hizo evidente que necesitaba mejoras y salvaguardias contra quienes intentaban manipularlo.

Google también se estaba volviendo cada vez más discreto sobre el papel de PageRank en la clasificación de los resultados de búsqueda. Eventualmente, un ex-empleado de Google reveló que la compañía ya no usaba la patente original de PageRank desde 2006 . Estos pasos podrían haber sido motivados por cuánto se centró toda la industria de SEO en manipular el PageRank. Sin embargo, el exempleado también señaló que el nuevo algoritmo es significativamente más rápido de calcular y que la única razón de este cambio podría haber sido la necesidad de una mayor eficiencia.

Es posible que nunca sepamos cómo evolucionó la fórmula original de PageRank y cómo se usa en la clasificación de búsqueda ahora. Sin embargo, podemos inferir dos cambios críticos de dos patentes presentadas en 2004 y 2006.

Conoce a Joelle, la surfista razonable

En una patente presentada en junio de 2004, "Clasificación de documentos basada en el comportamiento del usuario y/o datos de características ", Google describió el modelo de navegación razonable.

¿Por qué el surfista aleatorio necesitaba volverse razonable? Uno de los elementos del modelo inicial era la suposición de que el navegante tenía la misma probabilidad de hacer clic en cada enlace de una página determinada. Significaba que cada enlace tenía la misma cantidad de valor de PageRank.

Por supuesto, esta premisa no reflejaba del todo la realidad.

Imagina a una mujer llamada Joelle que quiere impresionar a sus amigos haciendo una pizza casera. Está navegando por la web y viendo muchas recetas. Cuando una página se vincula a otras recetas sugeridas, también las está viendo al azar.

Aún así, por el momento, es poco probable que esté interesada en la política de privacidad del portal culinario. Tampoco necesita comprar macetas para cultivar albahaca. La probabilidad de que haga clic en cualquiera de estos enlaces es pequeña.

La patente dice:

Los sistemas y métodos consistentes con los principios de la invención pueden proporcionar un modelo de navegador razonable que indica que cuando un navegador accede a un documento con un conjunto de enlaces, el navegador seguirá algunos de los enlaces con mayor probabilidad que otros. Este modelo de navegador razonable refleja el hecho de que no todos los enlaces asociados con un documento tienen la misma probabilidad de ser seguidos. Los ejemplos de enlaces seguidos poco probables pueden incluir enlaces de "Términos de servicio", anuncios publicitarios y enlaces no relacionados con el documento.

fuente: Clasificación de documentos basada en el comportamiento del usuario y/o datos de características

Joelle es indecisa y caótica, pero es razonable. ¿Cómo puede el algoritmo imitar con éxito su comportamiento? Debe considerar, por ejemplo, la posición del enlace en el sitio web . El tamaño y el color del texto del ancla también pueden indicar si Joelle estaría interesada en hacer clic. Si el texto de anclaje suena demasiado comercial, se sentirá desalentado a visitar el sitio. Si alguien enumeró el enlace entre otros, es más probable que Joelle haga clic en los enlaces con posiciones más altas en esa lista.

El objetivo era diferenciar el peso que pasan los enlaces según sus características. Estos atributos importantes se enumeran en la patente:

Los ejemplos de características asociadas con un enlace pueden incluir el tamaño de fuente del texto de anclaje (...); la posición del enlace (…), el lado del documento; si el enlace está en una lista, la posición del enlace en   la lista; color de fuente o atributos del enlace (por ejemplo, cursiva, gris, del mismo color que el fondo, etc.); (…); comercialidad del texto de anclaje asociado con el enlace; (…). Esta lista no es exhaustiva y puede incluir más, menos o diferentes características asociadas con un enlace.

fuente: Clasificación de documentos basada en el comportamiento del usuario y/o datos de características

Sitios semilla: ¿qué son y cómo afectan el PageRank?

Otra idea importante que probablemente influyó en la fórmula de PageRank fue darse cuenta de que es posible elegir un conjunto de páginas que sean confiables por definición.

Es poco probable, por ejemplo, que los sitios propiedad del gobierno se vinculen a blogs que explican cómo engañar al sistema fiscal. También es posible identificar algunos periódicos acreditados cuyos periodistas realizan investigaciones cualitativas y no se refieren a información no verificada.

De acuerdo con una patente de 2006 titulada "Producción de una clasificación para páginas usando distancias en un gráfico de enlace web", este tipo de sitios web son "sitios semilla". Dos ejemplos enumerados en el documento son The Google Directory y The New York Times. Estas páginas están preseleccionadas y podemos asumir que las páginas a las que enlazan directamente deberían tener un PageRank más alto.  

Pero, ¿qué pasa con las páginas vinculadas por sitios que están vinculados directamente por sitios semilla? Los sitios semilla seleccionados no los reconocen, pero aún podemos estar seguros de que un sitio que ganó la confianza del New York Times no incluirá enlaces basura en sus artículos. Es aconsejable que el algoritmo de clasificación calcule la distancia entre una página determinada y uno de los sitios semilla elegidos.

Imagine un sitio web de una asociación imaginaria de entusiastas de la cocina italiana. Debido a su reputación, el empleo de autores profesionales y el contenido de alta calidad, Google puede considerarlo un sitio semilla.

En aras de la simplicidad, supongamos que solo hay dos páginas con una receta de espaguetis a la boloñesa en todo Internet. Cuando tiene hambre y busca una receta para este plato, Google puede tener un dilema sobre cuál mostrar primero. Así comprobará lo cerca que están del famoso sitio web de la Asociación de Entusiastas de la Cocina Italiana. La página que está a dos enlaces del sitio inicial debe clasificarse más alto que la página que está a siete enlaces de una fuente confiable.

Prácticas obsoletas de SEO para aumentar el PageRank

Como mencionamos antes, los propietarios de sitios web y el SEO desarrollaron una ambición colosal para obtener el puntaje más alto de PageRank. El algoritmo influyó en su posición en los resultados de búsqueda y atestiguó el prestigio del sitio web. Algunos SEO solían referirse al valor de PageRank que las páginas se pasaban entre sí como "jugo de enlace". Y todos querían exprimirlo hasta la última gota.

Para satisfacción de muchos, el algoritmo original era fácil de manipular . Las personas que tomaron atajos y no rehuyeron las prácticas desleales generaron con éxito una gran cantidad de tráfico a sus sitios de baja calidad. Tener más enlaces era suficiente para aumentar la visibilidad de cualquier sitio web. Después de todo, no importaba de dónde venían esos enlaces.

Google tuvo que aprender algunas lecciones de sus errores para evitar que Internet se convirtiera en una enorme granja de enlaces. El gran avance se produjo cuando desarrolló formas automáticas de atrapar y castigar a los sitios web que violaban las reglas .

¿Qué son los esquemas de enlace?

Imagina tener un blog sobre cocina china. A medida que crea publicaciones y comparte su conocimiento, puede ser útil recomendar otras fuentes a los lectores. A veces se vincula a otro blog sobre el tema o se promueven interesantes talleres culinarios a los que asistirá usted mismo.

Ese tipo de enlaces se llaman "naturales". Incluirlos en tu publicación hará que la información sea más completa y valiosa. Decides hacerlos por el deseo de crear un buen blog, no para aumentar el PageRank de alguien.

Sin embargo, no todo el mundo en la web tiene buenas intenciones como tú. Las personas publican regularmente enlaces fuera de contexto sin ningún beneficio para los usuarios. Su objetivo es aumentar la cantidad de vínculos de retroceso que apuntan a un sitio que desean obtener una clasificación más alta en los resultados de búsqueda. Estos vínculos de retroceso inútiles tienden a comprarse, generarse automáticamente o imponerse a los contratistas.

Estas acciones que se basan en la publicación de enlaces no naturales y en el intento de manipular el PageRank se denominan esquemas de enlaces . Vamos a discutirlos con más detalle.

Enlaces de compra y venta

En el pasado, prevalecía la venta de enlaces por dominios de alto rango. Este tipo de práctica abusaba del principio de que los enlaces de páginas con un alto puntaje de PageRank aumentan significativamente el puntaje de PageRank de un sitio enlazado. Google atrapó a The Washington Post vendiendo enlaces en 2007 ya la BBC en 2013. Como penalización, los puntajes de PageRank de sus sitios web se redujeron manualmente y perdieron muchos visitantes en los meses siguientes.

Google una vez incluso tuvo que castigar su propio producto. En 2012, el sitio web oficial de Google Chrome utilizaba publicaciones de blog compradas para la promoción. La sanción redujo el PageRank del dominio y la primera página de resultados de búsqueda ya no mostraba las páginas de Chrome para la consulta del "navegador".

Google no revela si la sanción manual para los sitios que venden enlaces es siempre una reducción de su PageRank, pero los informes de prensa sobre las acciones manuales de Google de principios de la década de 2010 sugieren que en eso consiste.

Antes, cuando podíamos ver la puntuación de PageRank en la barra de herramientas, no era solo el resultado del cálculo algorítmico, sino también una expresión de la opinión de Google sobre un portal determinado. Y Google no podía confiar tanto como antes en un sitio web descubierto vendiendo enlaces no naturales.

El exjefe del equipo de spam web de Google, Matt Cutts , menciona el problema de la degradación manual del PageRank en un video en YouTube.

Vender y comprar enlaces no siempre involucraba dinero. Solía ​​suceder que dos páginas no relacionadas acordaron vincularse entre sí en un intercambio. Además, algunos empresarios decidieron enviar a otros productos “gratis” a cambio de adjuntar un enlace al sitio web de su tienda. Algunos empresarios establecieron la vinculación a su sitio como condición para utilizar los servicios de su empresa. Por lo general, no permitían que los contratistas optaran por no participar en esta parte del trato.

Comentarios no deseados

Otro suceso triste fue la publicación de comentarios de spam en la web. Suponga que alguien notó que su blog sobre cocina china tiene un alto PageRank y luego publicó un comentario debajo de una de sus publicaciones con un enlace a su receta de carbonara, aunque no sea interesante para sus lectores. Tal acción ciertamente no estimula una discusión productiva en su blog y solo sirve para elevar de forma no natural el ranking de una página diferente.

Vincular granjas

Los internautas de hace unos años también pudieron observar cómo surgían como hongos granjas de enlaces. Las granjas de enlaces son grupos de sitios web que se vinculan entre sí para aumentar su clasificación. Anteriormente, hablamos sobre cómo PageRank simula el comportamiento de un navegante aleatorio y cómo funcionaría en cuatro páginas culinarias que se vinculan entre sí. ¿Qué sucede si el mismo autor creó todas estas páginas y su única intención fue aumentar el PageRank de una de ellas?

Imagine que dicho autor no hizo de estas páginas adicionales una fuente de información independiente, sino solo para darle a un navegante aleatorio una mejor oportunidad de visitar el sitio con la receta de carbonara. Su actitud no apoya la construcción de contenido confiable y satisfactorio en la web y no corresponde a los objetivos de Google.

La mayoría de las granjas de enlaces no fueron creadas por manos humanas, sino por programas automatizados que pueden llenar los servidores con cientos de nuevas páginas basura todos los días. Las granjas de enlaces deben verse como un fenómeno muy negativo, ya que llenan la web de spam.

¿Qué es la actualización de Penguin y cómo combate el SEO deshonesto?

En abril de 2012, se anunció una nueva actualización de Google. A pesar del nombre en clave amigable, "Penguin", su objetivo era combatir ferozmente a los administradores web que manipulaban PageRank. Google programó el algoritmo Penguin para buscar enlaces no naturales e imponer una penalización a los sitios que se beneficiaron de ellos.

Después del lanzamiento de Penguin, muchos administradores web se sorprendieron al descubrir un colapso repentino en la clasificación de su sitio web. Tuvieron que pasar por una tediosa limpieza de backlinks para recuperar su puntaje de PageRank perdido. A menudo tenían que enviar solicitudes por correo electrónico para eliminar enlaces no naturales a sus sitios, y Google apreciaba documentar meticulosamente esas acciones.

Cuando era imposible contactar con el sitio web con el enlace no deseado, la forma de proceder era desautorizarlo enviando una solicitud adecuada a Google.

El algoritmo Penguin se actualizó siete veces y se convirtió en parte de la infraestructura central de Google. Desde que se introdujo, las granjas de enlaces o la compra de enlaces solo pueden dañar la visibilidad del sitio web, al menos a largo plazo. Aunque el spam de enlaces continúa hoy en día, su efectividad ha disminuido significativamente gracias a esta medida. Cada uno de nosotros puede ayudar a Penguin a proteger la calidad de los resultados de búsqueda. Si observa enlaces no naturales, puede usar este formulario de Google para informar esquemas de enlaces.

PageRank en el SEO moderno

PageRank ha recorrido un largo camino desde que se introdujo por primera vez. El algoritmo tuvo que burlar los esquemas de enlaces y aprender a diferenciar entre varios tipos de enlaces. Su papel exacto en la clasificación de los resultados de búsqueda sigue siendo un secreto.

Entonces, ¿qué debe entender sobre el PageRank para construir mejores estrategias de SEO?

¿Google todavía usa PageRank?

PageRank comenzó como un algoritmo que medía cuánto tiempo pasaba un navegante aleatorio en su sitio. Con el tiempo, probablemente aprendió a tener en cuenta la ubicación y el texto de anclaje de los enlaces y a diferenciar la probabilidad de que el navegante los siga. El algoritmo también tenía que volverse resistente a la manipulación y comenzar a reconocer sitios de semillas que eran, por definición, confiables.

Todos estos cambios significativos en el PageRank y el hecho de que su patente original fue abandonada en 2006 a más tardar pueden llevarlo a pensar que Google ya no puede usar este algoritmo. Pero Google no se olvidó de la solución que lo hizo tan exitoso en primer lugar.

Este tweet de John Mueller sobre PageRank puede servir como prueba de que Google todavía usa su algoritmo de renombre. El analista de tendencias para webmasters de Google , Gary Illyes, también confirmó en Twitter que PageRank sigue siendo importante en el ranking.

Principios de la construcción de enlaces saludables

Hoy, ya no puede usar la barra de PageRank y ver el puntaje de PageRank de su sitio web. Sin embargo, su valor oculto sigue siendo fundamental para la visibilidad de búsqueda y se puede aumentar.

Ciertamente, no debería pagar por enlaces para mejorar el PageRank. Viola estrictamente las pautas de Google y está destinado a dañar su clasificación a largo plazo.

En su lugar, debe centrarse en dos cosas:

1. Crear contenido de calidad que adquiera naturalmente backlinks cualitativos para mejorar el flujo de PageRank externo a su dominio.
2. Asegurarse de que su contenido esté conectado internamente y sea apto para distribuir correctamente el PageRank interno en su sitio.

Vínculos de retroceso cualitativos

Imagina que has iniciado un blog sobre cocina china. ¿Cómo puede mejorar el ranking de esta página cuando los enlaces patrocinados no pueden pasar ningún PageRank sin romper las pautas de Google? Ahí es donde entran en juego las relaciones públicas digitales. Mientras que las relaciones públicas tradicionales se enfocan en aumentar el reconocimiento de marca utilizando medios tradicionales como la prensa, las relaciones públicas digitales se concentran en métodos en línea.

Puede ponerse en contacto con bloggers o periodistas y proponerles que escriban sobre un proyecto que ejecuta en su blog, dentro del cual envía encuestas a dietistas y publica sus hallazgos sobre los beneficios para la salud de comer platos chinos. Es poco probable que los creadores de contenido estén interesados ​​solo en la existencia de su sitio web, ya que es uno de los miles de blogs sobre cocina china, pero puede intrigarlos con su investigación.

Si eres persistente, puedes aparecer en algunas noticias y artículos, y con ellos, obtendrás backlinks naturales y valiosos.

Enlace interno

No podemos ignorar los enlaces internos en la discusión de PageRank. Los enlaces internos tienen dos propósitos esenciales:

1. Afectan a las clasificaciones individuales.
2. Ayudan a los navegadores a navegar por su sitio.

La forma en que las páginas individuales de su sitio web se vinculan entre sí es fundamental porque, sin las conexiones correctas, es posible que Google nunca las descubra. Por ejemplo, crear las llamadas páginas huérfanas sin enlaces internos que apunten a ellas es un gran error. Nuestro artículo sobre estos problemas puede ayudarlo a aprender cómo solucionar problemas de enlaces internos.

PageRank frente a subdominios y subcarpetas

Curiosamente, una de las preguntas predominantes que quizás desee hacerse para optimizar su PageRank es el dilema entre crear subdominios o subcarpetas para su sitio web. Imagina, por ejemplo, que tu blog sobre cocina china tiene una versión para chefs novatos y una versión para expertos.

La teoría ampliamente aceptada establece que Google puede ver el subdominio de la versión experta como un sitio web separado de su blog (y cualquier enlace entre ellos como enlaces externos) mientras interpreta los enlaces entre el blog y su subcarpeta de la versión experta como enlaces internos.

Muchos destacados expertos en SEO como Barry Adams afirman que un factor de amortiguación más alto sobrecargará los enlaces al subdominio. Por lo tanto, su blog les pasará menos PageRank mientras pasa más PageRank a sus subcarpetas. Sin embargo, vale la pena señalar que las personas basan esta conjetura en una comprensión algo obsoleta del algoritmo, que no siempre se comporta de manera tan predecible.

¿Cómo evitar infringir las Directrices para webmasters de Google?

PageRank tiene como objetivo ayudar a los usuarios de motores de búsqueda a encontrar contenido de calidad en sitios confiables. Los backlinks pueden medir esta confianza solo cuando son naturales; es decir, se refieren a páginas útiles en el contexto de búsqueda de los usuarios.

Vender enlaces como un intento de manipular el PageRank expone al sitio web a una penalización impuesta por Google, lo que reducirá su clasificación y visibilidad. Tras la actualización de Penguin de 2012, los algoritmos de Google detectan y sancionan automáticamente dichas prácticas.

Ahora puede que se pregunte cómo tantos sitios web mantienen anuncios entre su contenido sin comprometer su visibilidad. El secreto es que Google no considerará que sus enlaces comerciales no sean naturales o sean fraudulentos si están debidamente etiquetados.

Google agradece que expliques abiertamente la relación entre tu sitio web y el enlace. Para evitar incumplimientos accidentales de las pautas, puede usar atributos de enlace, que son fragmentos de texto ocultos que describen cada enlace en código HTML.

Etiqueta no seguir

La etiqueta nofollow es la forma más antigua de decirle a Google que no pase ningún PageRank a la página vinculada. Los SEO comparan el valor de PageRank con el jugo de enlaces que se puede "verter" de un sitio a otro. Podrían decir que si su sitio web fuera un vaso de jugo de enlace que se vierte a través de los agujeros del enlace, la etiqueta nofollow sería un trozo de cinta que mantiene el líquido dentro del vaso.

Esta metáfora es obviamente imperfecta porque enlazar a otra página no te hará perder ningún PageRank. Pero aún puede usar la etiqueta nofollow para evitar pasar autoridad a páginas que no desea respaldar.

La etiqueta nofollow debe usarse dentro del elemento HTML <a> como tal:

<a href=”http://www.example.com”rel=”nofollow”>Some Anchor Text</a>

Sponsored and UGC tags

In September 2019, Google announced two new rel attributes designed to stop the PageRank flow. You can put them into HTML the same way as nofollow tags. Here's what they look like and what they do in comparison to the nofollow attribute:

Google indicated that it isn't necessary to change the existing nofollow tags to more specific UGC or sponsored tags but recommended using them in the future. It's also possible to use more than one rel attribute to mark a single link.

At the same time, as stated in the announcement, from now on, the described tags will no longer serve as an absolute PageRank blocker but rather as hints for Googlebot. However, their use is still required if you don't want your site to be penalized for unnatural linking.

PageRank and redirects

Sometimes, you may need to move your website or page to a different address. Surely you'd like its PageRank to be retained. Fortunately, using a 301 redirect will help you achieve precisely this effect.

People have many doubts about how Google treats 302 redirects regarding PageRank. Due to the fear of losing PageRank, web admins often give up using those redirects. In one of the SEO Office Hours meetings, John Mueller confirmed that concerns around 302 redirects are unfounded. The 302 redirect allows the original address to retain the whole PageRank value.

PageRank and links shared on social media

A participant of a different SEO Office Hours meeting asked another interesting question whether the number of followers or likes increases the PageRank passed by the social media profile. We found out then that Google doesn't consider social media activity with regard to PageRank. Even if the search engine treats a social media profile as a regular webpage, the number of likes it has will not affect the PageRank passed.

Measuring PageRank

Since Google Toolbar isn't available anymore and Google no longer uses the original PageRank formula, there aren't any methods you can use to measure PageRank for your web pages or even to see its approximation.

However, it's still helpful to analyze your website's link profile, and for that, you need an alternative metric. There are several metrics that are popular in the SEO industry that attempt to simulate PageRank. Although Google doesn't use any of those metrics for ranking web pages, using them can be useful when auditing your website.

Page Authority and Domain Authority

Page Authority and Domain Authority are metrics developed by Moz to illustrate a page's or a domain's ranking potential. PA and DA range from 0 to 100 on a logarithmic scale, making it easier to improve them from 20 to 30 points than from 60 to 70 points. To calculate Page and Domain Authority, Moz uses data from the Mozscape web index and machine learning algorithms.

Trust Flow and Citation Flow

Trust Flow and Citation Flow by Majestic assess a website's authority based on its backlink profile. Citation Flow shows how many links point to your website, while Trust Flow focuses on the quality of those links.

Trust Flow grows when popular and reputable websites link to your page and will always score lower than Citation Flow, which considers all links no matter their status.

Domain Rating

Domain Rating is a metric developed by Ahrefs. It's calculated on a logarithmic scale of 0 to 100. Domain Rating is based on backlinks Ahrefs found pointing to your site without nofollow tags.

Ahrefs designed it to measure the authority of entire websites, not individual pages.

Key takeaways

1. PageRank is an algorithm that helps Google evaluate the popularity and credibility of websites. It allows Google to surface more relevant content in search results. By assessing the number of links on pages and their quality, PageRank estimates how much time a random surfer would spend on them.
2. By getting your website linked to other reputable domains, you increase your PageRank score and your chances of ranking high.
3. For every page within your domain to rank high, you should also take care of proper internal linking to improve your internal PageRank flow.
4. Google penalizes attempts to manipulate PageRank with unnatural links. Remember to correctly mark your links with nofollow, sponsored, and UGC tags to avoid traffic loss.