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PR值的计算依托于严谨的数学模型，公式为：PR(A) = (1-d) + d(PR(t1)/C(t1) + … + PR(tn)/C(tn))。其中，A代表目标页面，PR(A)为其PR值；d为阻尼指数（通常取0.85），模拟用户随机跳转的概率，确保算法稳定性；t1至tn为指向A的链接源页面；C(t1)至C(tn)则为各源页面的导出链接总数。该公式的迭代特性决定了PR值需通过多次矩阵运算才能收敛：初始阶段所有页面PR值设为基准值，经数十轮迭代后，各页面PR值趋于稳定，且结果与初始值设定无关，体现算法的鲁棒性。
影响PR值传递效率的关键因素包括链接源页面的PR等级（高PR页面的“投票权重”更高）及其导出链接总数（导出链接越多，单条链接传递的PR值越分散）。尽管原始文献中PR值在导出链接间均分，但实际算法可能结合链接位置（如页首、页脚）、锚文本相关性等特征进行差异化分配，进一步细化了链接价值的评估维度。
早期从业者可通过Google工具栏实时查看可见PR值（0-10整数级），该值为真实PR值经规范化处理的结果，每季度更新一次；但需注意，工具栏PR仅反映历史数据snapshot，当前动态PR值无法直接观测。自2013年起Google逐步暂停工具栏PR更新，2016年彻底终止该功能，标志着PR作为公开指标的时代的终结。真实PR值为大于0.15的浮点数，无明确上限，工具栏显示的整数等级（如PR5）实际对应一个数值区间，不同页面间的真实PR值可能相差数倍。
关于PR名称的常见误解源于中英文翻译差异。其英文全称PageRank本意是对创始人Larry Page的致敬（Page既为人名，亦含“网页”之意），中文直译为“网页级别”虽偏离原意，却因语义契合而被广泛接受，成为行业通用术语。
值得注意的是，PR值以网页为单位而非整个网站，同一网站内不同页面的PR值可能因链接结构差异而呈现梯度分布（如主页PR5，内容页PR3）。尽管随着算法演进，基于链接的PR权重在排名因素中的占比有所下降，但其作为衡量页面基础权威性的指标，仍构成搜索引擎排名的底层逻辑之一。尤其在对抗低质量内容、识别高价值页面时，PR值仍具有不可替代的门槛作用。Google对买卖链接行为实施严厉惩罚，此类链接的PR传递能力将被剥夺，以维护生态公平性。
