PageRank

Wie ist PageRank entstanden?

Larry Page und Sergey Brin entwickelten PageRank 1996 an der Stanford University. Ihr Grundgedanke: Jeder Hyperlink im Web funktioniert wie eine wissenschaftliche Zitation. Eine Seite, die von vielen anderen verlinkt wird, muss relevant sein. Wird sie von besonders autoritativen Seiten verlinkt, steigt ihre Bedeutung noch weiter.

Damalige Suchmaschinen wie AltaVista, Lycos und Excite bewerteten Seiten ausschließlich nach Keyword-Häufigkeit. Das machte sie anfällig für Manipulation. Page und Brin übertrugen das Prinzip bibliometrischer Zitationsanalysen auf die Linkstruktur des Webs und schufen damit einen Algorithmus, der Relevanz aus der Vernetzung zwischen Dokumenten ableitet.

Akademische Vorarbeiten bildeten das Fundament. Eugene Garfield entwickelte den Science Citation Index in den 1960er Jahren. Jon Kleinberg beschrieb 1997 den HITS-Algorithmus (Hubs and Authorities). Robin Li (der spätere Baidu-Gründer) meldete 1996 mit RankDex ein ähnliches Konzept zum Patent an. Page und Brin kombinierten diese Ideen mit dem Random-Surfer-Modell zu einem skalierbaren Algorithmus.

1997 wurde PageRank patentiert (US6285999B1). Stanford hielt das Patent. Google erhielt exklusive Nutzungsrechte und übertrug dafür 1,8 Millionen Aktien an Stanford. Die Universität verkaufte diese Anteile 2005 für rund 336 Millionen USD. Das Patent lief im Juni 2019 aus.

Wie funktioniert der PageRank-Algorithmus?

Die Berechnung basiert auf dem Random-Surfer-Modell. Ein hypothetischer Nutzer bewegt sich durch das Web, indem er zufällig Links auf der aktuellen Seite anklickt. Die Wahrscheinlichkeit, dass dieser Surfer eine bestimmte Seite besucht, ist ihr PageRank.

Die Formel lautet:

PR(A) = (1 - d) + d x Summe [PR(Ti) / C(Ti)]

• PR(A): PageRank der Zielseite A
• PR(Ti): PageRank jeder verlinkenden Seite Ti
• C(Ti): Anzahl der ausgehenden Links auf Seite Ti
• d: Dämpfungsfaktor (Damping Factor), standardmäßig 0,85

Der Dämpfungsfaktor modelliert folgendes Verhalten: Mit 85 % Wahrscheinlichkeit klickt der Surfer auf einen Link der aktuellen Seite. Mit 15 % Wahrscheinlichkeit springt er zu einer zufälligen anderen Seite im Web. Dieser Teleportations-Mechanismus verhindert, dass PageRank in Sackgassen (Seiten ohne ausgehende Links) gefangen bleibt.

Die Berechnung ist iterativ. Startend mit beliebigen Werten werden die PageRank-Werte aller Seiten im Web zyklisch aktualisiert, bis sich ein stationärer Zustand einstellt. In der Praxis konvergiert der Algorithmus nach 50 bis 100 Iterationen. Die mathematische Grundlage ist der Satz von Perron-Frobenius, der die Existenz eines eindeutigen Eigenvektors für die zugrunde liegende Google Matrix garantiert.

Wie fließt PageRank über Links?

PageRank wird über Hyperlinks weitergegeben. Dieses Konzept heißt Link Equity oder umgangssprachlich “Linkjuice”. Drei Regeln bestimmen den Fluss.

• Aufteilung nach Anzahl ausgehender Links: Wenn Seite A einen PageRank von 10 hat und 5 ausgehende Links enthält, gibt jeder Link 10/5 = 2 Einheiten PageRank an die Zielseite weiter (vereinfacht, ohne Dämpfungsfaktor).

• Qualität vor Quantität: Ein einzelner Backlink von zeit.de oder heise.de überträgt mehr PageRank als hundert Links von irrelevanten Nischenseiten. Google bewertet das gesamte Linkumfeld inklusive Domainreputation und thematischer Relevanz.

• DoFollow vs. NoFollow: Nur DoFollow-Links übertragen PageRank aktiv. Das NoFollow-Attribut signalisiert Google, dass dem Link nicht gefolgt werden soll. Seit 2019 behandelt Google NoFollow als “Hinweis” (hint), nicht als strikte Direktive. In der Praxis übertragen NoFollow-Links meist keinen messbaren PageRank.

Linktyp	PageRank-Transfer	Beispiel
DoFollow (extern)	Ja, voller Transfer	Gastbeitrag auf t3n.de
NoFollow	Nein (in der Regel)	Wikipedia-Link, Foren-Link
UGC (User Generated Content)	Nein	Blog-Kommentar
Sponsored	Nein	Bezahlter Advertorial-Link
Intern	Ja	Verlinkung innerhalb der eigenen Domain

Welche Rolle spielt PageRank heute?

Die öffentlich sichtbare PageRank-Toolbar-Anzeige (Skala 0-10) wurde 2016 endgültig abgeschaltet. Der interne PageRank-Algorithmus arbeitet weiter. Gary Illyes (Google) bestätigte 2017 öffentlich, dass PageRank nach wie vor ein Signal im Google-Ranking ist.

Drei Veränderungen gegenüber dem Original sind relevant.

Erstens: PageRank ist einer von über 200 Ranking-Signalen. In der Frühphase dominierte PageRank die Rankings. Heute fließen Content-Qualität, E-E-A-T, Nutzersignale, technische Performance und semantische Relevanz gleichberechtigt ein.

Zweitens: Google hat den Algorithmus intern weiterentwickelt. Patente wie “Producing a Ranking for Pages using Distances in a Web-Link Graph” (2006) und “Ranking Documents Based on User Behavior” (2012) zeigen, dass der ursprüngliche PageRank um Entfernung, Klickverhalten und thematische Zuordnung erweitert wurde.

Drittens: Der Penguin-Filter (seit 2012) erkennt und entwertet manipulative Linkbuilding-Muster. Linkfarmen, PBNs (Private Blog Networks) und gekaufte Links werden identifiziert und können zu algorithmischer Abstrafung führen. Nachhaltiger Linkaufbau über Inhaltsqualität und redaktionelle Empfehlungen ist der einzige langfristig wirksame Ansatz.

Wie funktioniert internes PageRank Sculpting?

Internes PageRank Sculpting beschreibt die gezielte Verteilung von Link Equity innerhalb einer Website durch interne Verlinkung. Jede Seite einer Domain hat einen internen PageRank, der durch die Linkarchitektur gesteuert wird.

• Startseite als Verteiler: Die Startseite hat den höchsten internen PageRank, weil sie die meisten externen und internen Links empfängt. Links von der Startseite zu wichtigen Kategorie- oder Landingpages verteilen diesen Wert gezielt.

• Flache Klicktiefe: Seiten, die innerhalb von zwei bis drei Klicks von der Startseite erreichbar sind, erhalten mehr internen PageRank als tief vergrabene Inhalte. Eine flache Seitenarchitektur stärkt die Crawlbarkeit und die interne Relevanzverteilung.

• Contextual Links: Links im Fließtext einer thematisch relevanten Seite übertragen mehr Gewicht als Links in Sidebars, Footern oder Navigationsleisten. Ein Link im Fließtext eines Ratgebers zu “SEO Audit” ist stärker als derselbe Link in der globalen Navigation.

• Broken-Link-Bereinigung: Interne Links, die auf 404-Seiten zeigen, verschwenden internen PageRank. Tools wie Screaming Frog und Sitebulb identifizieren solche Broken Links. Deren Bereinigung ist ein Quick Win mit messbarem Ranking-Effekt.

Eine durchdachte interne Verlinkung ist Bestandteil jeder professionellen SEO-Strategie. Sie kostet kein Budget und ist vollständig kontrollierbar.

Welche Metriken ersetzen den sichtbaren PageRank?

Seit der Abschaltung der PageRank-Toolbar nutzen SEOs Drittanbieter-Metriken als Näherungswerte.

Metrik	Anbieter	Skala	Was sie misst
Domain Rating (DR)	Ahrefs	0-100	Stärke des Backlink-Profils einer Domain
Domain Authority (DA)	Moz	0-100	Wahrscheinlichkeit, in den SERPs zu ranken
Trust Flow	Majestic	0-100	Qualität der eingehenden Links
Citation Flow	Majestic	0-100	Quantität der eingehenden Links
Authority Score	Semrush	0-100	Kombination aus Links, Traffic und Spam-Score

Keine dieser Metriken ist ein Google-Ranking-Faktor. Sie approximieren die Linkautorität aus externen Daten. Domain Rating und Trust Flow korrelieren statistisch mit Rankings, sind aber keine Ursache dafür. Die SERP-Analyse und die Google Search Console liefern zuverlässigere Daten als jede Drittanbieter-Metrik.

Wie kann man die Linkautorität einer Website stärken?

Fünf Hebel erhöhen die Linkautorität nachhaltig.

• Verlinkungswürdige Inhalte erstellen: Tiefgehende Ratgeber, datenbasierte Studien, interaktive Tools und originelle Infografiken werden als Referenzquellen verlinkt. Content dient als Magnet für freiwillige Verlinkungen. Wie sich Link Equity gezielt steuern lässt, ist ein zentrales Thema im modernen Linkbuilding.

• Digital PR und Outreach: Pressemitteilungen, Gastartikel und Expertenzitate in Fachmedien erzeugen hochwertige Backlinks von vertrauenswürdigen Domains. Ein Backlink von spiegel.de oder t3n.de hat mehr Wirkung als hundert Links von unbekannten Blogs.

• Branchenverzeichnisse und Fachportale: Seriöse Brancheneinträge liefern themenrelevante Backlinks. Besonders lokale Unternehmen profitieren von Plattformen wie den Gelben Seiten, IHK-Verzeichnissen und branchenspezifischen Portalen.

• Interne Verlinkung optimieren: Vorhandenen PageRank durch strategische interne Links gezielt auf die wichtigsten Seiten verteilen. Kein zusätzliches Budget nötig, vollständig kontrollierbar.

• Toxische Links entwerten: Verweise von Spam-Domains, Linkfarmen oder gehackten Seiten können zu algorithmischer Abstrafung führen. Das Google Disavow Tool ermöglicht es, solche Links zu entwerten. OffPage-Optimierung umfasst neben dem Aufbau neuer Links auch die Bereinigung bestehender Risiken.

Häufig gestellte Fragen

Wird PageRank noch von Google verwendet?

Ja. Der interne PageRank ist weiterhin ein Signal im Google-Algorithmus. Die öffentlich sichtbare Toolbar-Anzeige wurde 2016 abgeschaltet, der Algorithmus selbst arbeitet weiter. Gary Illyes bestätigte dies 2017.

Was ist der Unterschied zwischen PageRank und Link Equity?

Link Equity ist der über Hyperlinks weitergegebene Wert. Er hängt von Domainautorität, thematischer Relevanz und Linkposition ab. PageRank ist der Algorithmus, der diesen kumulierten Wert in einen mathematischen Score übersetzt. Link Equity ist der Input, PageRank das algorithmische Output.

Kann man PageRank manipulieren?

Historisch ja, und das war ein massives Problem. Linkfarmen, PBNs und Linktausch-Netzwerke manipulierten PageRank jahrelang. Google antwortete mit dem Penguin-Filter (2012), der solche Muster erkennt und abstraft. Heute ist nachhaltige Manipulation nahezu unmöglich. Googles Systeme identifizieren unnatürliche Linkmuster zuverlässig.

Übertragen NoFollow-Links PageRank?

Seit 2019 behandelt Google NoFollow als Hinweis, nicht als strikte Direktive. In der Praxis übertragen NoFollow-Links in den meisten Fällen keinen messbaren PageRank. Google behält sich aber vor, den Hinweis zu ignorieren, wenn der Link als redaktionelle Empfehlung erkennbar ist.

Wie viele Iterationen braucht die PageRank-Berechnung?

Zwischen 50 und 100 Iterationen für reale Webgraphen. Ungleichmäßige Linkstrukturen, Sackgassen und Rückkopplungen verlangsamen die Konvergenz. Der Dämpfungsfaktor von 0,85 beeinflusst die Geschwindigkeit. Niedrigere Werte verkürzen die Rechenzyklen.