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Im aktuellen t3n Nr. 22 wird bereits über das Ende des PageRanks spekuliert, denn nächstes Jahr verliert Google seine exklusiven Nutzungsrechte am PageRank-Algorithmus und ein neuer, der TrustRank, steht schon in den Startlöchern.

Es geht wie der Name andeutet um Vertrauen. Bereits Matt Cutts erklärte er im Februar dieses Jahres, dass Google verstärkt verschiedene Kanäle zur Beurteilung eines Nutzers unabhängig von seiner Website heranziehen werde. Die Reputation eines Website-Betreibers werde so zukünftig eine immer grössere Rolle spielen.

Bekannteste Weiterentwicklung

In dieser Hinsicht ist stellt der TrustRank sicherlich eine der bekanntesten Weiterentwicklungen des PageRank-Verfahrens dar. Auch hier werden Links als Empfehlung für die verlinkte Seite gewertet. Hinzu kommt aber eine Liste mit vertrauenswürdigen Adressen, vermutlich öffentliche Institutionen, Universitäten und Open-Source-Projekte.

Die Idee: Seiten, die von vertrauenswürdigen Seiten verlinkt werden, sind selbst vertrauenswürdig. Die Entfernung der gefundenen Seite zu diesen vertrauenswürdigen Adressen wird als Indikator für das Vertrauen in diese Seite gewertet. Google, Yahoo und Forschungsgruppen haben sich hierzu bereits geäussert.

Wer steht auf der Liste und warum?

Google gibt an, den Spam damit zwar deutlich reduzieren zu können. Das Problem dabei: Wer steht auf dieser Liste und wie kommt man eventuell drauf? Und was bedeutet das für SEO?

Da Websites dank Google Caffeine relativ schnell indexiert werden, kann der PageRank für neue Seiten nur geschätzt werden und ist damit ungenau. Auch Links fehlen und der PageRank muss sich erst erarbeitet werden. Laut dem t3n-Artikel dürfen zudem „alte und vertrauenswürdige Seiten die Google-Richtlinien häufig zu ihren Gunsten auslegen“. Neue Domains müssten für das gleiche Vergehen Penaltys fürchten.

Personalisierte Suchergebnisse

Facebook hat es dieser Tage vorgemacht, wohin die Reise gehen könnte: Die Häufigkeit der Klicks von Freunden entscheidet über die Suchresultate. D.h. Nutzungsmetriken werden stärker für die so personalisierten Suchergebnisse hinzugezogen.

Ein weiterer Baustein zu einer differenzierten Suchergebnisanzeige ist der Block-Level-PageRank. Hier wird statt der ganzen Seite als Einheit, diese in einzelne Elemente aufgeteilt und der PageRank-Wert für jedes Element berechnet. Damit könnte sich der  Long-Tail-Effekt beim Ranking noch stärker auswirken.

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