这里引入两个我们必须了解的排序算法。分别是谷歌PageRank和百度的超链分析。这两个算法是SEO从业者必须要了解的算法。

    谷歌PageRank：
    PageRank算法的基本想法是在有向图上定义一个随机游走模型，即一阶马尔可夫链，描述随机游走者沿着有向图随机访问各个结点的行为。在一定条件下，极限情况访问每个结点的概率收敛到平稳分布，这时各个结点的平稳概率值就是其PageRank值，表示结点的重要度。PageRank 是递归定义的，PageRank 的计算可以通过迭代算法进行。

    两个重要假设
    数量假设:在Web图模型中，如果一个页面节点接收到的其他网页指向的入链数量越多，那么这个页面越重要。
    质量假设:指向页面A的入链质量不同，质量高的页面会通过链接向其他页面传递更多的权重。所以越是质量高的页面指向页面A，则页面A越重要。
    二、pagerank算法
    公式定义
    image.png
    PR（a）表示当前节点a的PR值
    PR（Ti）表示其他各个节点（能够指向a）的PR值
    L（Ti）表示其他各个节点（能够指向a）的出链数
    i代表当前时刻或迭代次数
    这里不用详细去了解具体算法。我们只需要知道排序是受算法影响。用Google创始人的话讲，是页面A对页面B的支持投票，Google根据这个投票数来判断页面的重要性，但Google除了看投票数（链接数）以外，对投票者（链接的页面）也进行分析。「重要性」高的页面所投的票的评价会更高，因为接受这个投票页面会被理解为「重要的物品」。

    百度的超链分析：