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Todo sobre el Pagerank de Google y cómo lo calculamos

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Pagerank es la métrica que analiza la fuerza que recibe una URL en función de los enlaces que recibe y de la fuerza que, a su vez, tienen cada uno de ellos. Gaby nos lo cuenta todo acerca del Pagerank en este episodio del podcast y nos explica cómo se ha aplicado en DinoRANK. Gaby comienza hablándonos de los orígenes del pagerank enmarcados en los años 50 y el Science Citacion Index desarrollado para distinguir la autoridad y relevancia de las publicaciones científicas. Es lo que a finales de los años 90 daría lugar al pagerank. En base al concepto de navegación aleatoria (random surfer) ajustada por el dumping factor que resta parte de esa aleatoriedad se llega a la fórmula matemática que da lugar al pagerank y que Gaby nos explica de una forma muy sencilla. Aunque, en la práctica, esto es mucho más complicado de calcular ya que esta fórmula, a su vez se aplica también sobre los demás enlaces por lo que solamente Google tiene esa capacidad de cálculo que implica analizar prácticamente todos los enlaces de Internet. A continuación, Gaby cuenta cómo funciona la iteración por matrices en DinoRANK para tratar de llegar a un pagerank aproximado. La segunda parte del episodio está dedicada al pagerank interno y a las formas de verlo en DinoRANK: con números y porcentajes por un lado y con un gráfico de bolas de colores por el otro, tomando de referencia la home. Por último, Gaby explica cómo se puede utilizar esta información para reconducir el pagerank hacia las URL relevantes de una web y cómo combinar el módulo de Pagerank Interno con el de Enlazado Interno para ejecutar el link sculpting que mejorará la fuerza de los links más importantes.
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Pagerank es la métrica que analiza la fuerza que recibe una URL en función de los enlaces que recibe y de la fuerza que, a su vez, tienen cada uno de ellos. Gaby nos lo cuenta todo acerca del Pagerank en este episodio del podcast y nos explica cómo se ha aplicado en DinoRANK. Gaby comienza hablándonos de los orígenes del pagerank enmarcados en los años 50 y el Science Citacion Index desarrollado para distinguir la autoridad y relevancia de las publicaciones científicas. Es lo que a finales de los años 90 daría lugar al pagerank. En base al concepto de navegación aleatoria (random surfer) ajustada por el dumping factor que resta parte de esa aleatoriedad se llega a la fórmula matemática que da lugar al pagerank y que Gaby nos explica de una forma muy sencilla. Aunque, en la práctica, esto es mucho más complicado de calcular ya que esta fórmula, a su vez se aplica también sobre los demás enlaces por lo que solamente Google tiene esa capacidad de cálculo que implica analizar prácticamente todos los enlaces de Internet. A continuación, Gaby cuenta cómo funciona la iteración por matrices en DinoRANK para tratar de llegar a un pagerank aproximado. La segunda parte del episodio está dedicada al pagerank interno y a las formas de verlo en DinoRANK: con números y porcentajes por un lado y con un gráfico de bolas de colores por el otro, tomando de referencia la home. Por último, Gaby explica cómo se puede utilizar esta información para reconducir el pagerank hacia las URL relevantes de una web y cómo combinar el módulo de Pagerank Interno con el de Enlazado Interno para ejecutar el link sculpting que mejorará la fuerza de los links más importantes.
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