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SEO & Akquisition

PageRank: Definition und Entwicklung des Google-Algorithmus

Guillaume Sallé
Guillaume Sallé
Leiter Analytics-Content & Glossar

Aktualisiert am February 22, 2026

Kurzdefinition

Der PageRank ist der von Larry Page und Sergey Brin entwickelte Gründungsalgorithmus, der jeder Webseite einen Autoritätswert basierend auf Anzahl und Qualität der auf sie verweisenden Hyperlinks zuweist. Der PageRank basiert auf dem Prinzip, dass jeder eingehende Link ein Vertrauensvotum ist und der Wert dieses Votums von der Autorität der Quellseite abhängt. Heute ist der PageRank in ein wesentlich komplexeres System integriert, bleibt aber eine der Grundlagen des Google-Ranking-Algorithmus.

Wie es funktioniert

Der PageRank wurde 1998 von Larry Page (daher der Name) und Sergey Brin in ihrer Doktorarbeit an der Stanford University erfunden, bevor er zum algorithmischen Kern von Google wurde. Sein mathematisches Prinzip: Eine Seite erhält einen PageRank-Wert proportional zur Summe der PageRanks der auf sie verweisenden Seiten, geteilt durch die Anzahl der ausgehenden Links jeder dieser Seiten. Konkret überträgt ein Link von einer Seite mit hohem PageRank und wenigen ausgehenden Links mehr Wert als ein Link von einer wenig autoritären Seite mit Hunderten ausgehenden Links. Google veröffentlichte den öffentlichen PageRank (eine Toolbar von 0 bis 10) bis 2016, als er endgültig entfernt wurde. Seitdem existiert der interne PageRank weiter und entwickelt sich im Google-Algorithmus weiter, integriert in Hunderte anderer Signale. Konkretes Beispiel: Wenn Wikipedia (sehr hoher PageRank) Ihren Artikel mit einem Link zitiert, überträgt es einen erheblichen Teil seines PageRanks und verbessert die Autorität Ihrer Seite und potenziell ihre Positionen in den SERPs.

Warum es wichtig ist

Der PageRank bleibt konzeptionell grundlegend, um SEO zu verstehen: Backlinks sind Stimmen, und der Wert einer Stimme hängt von der Autorität ihres Senders ab. Auch wenn Google den PageRank-Wert nicht mehr veröffentlicht, prägt das Konzept weiterhin, wie SEO-Verantwortliche über Linkbuilding-Strategien und interne Verlinkung denken. Das Verständnis des PageRanks hilft, den Erwerb von Links von autoritären Seiten zu priorisieren und die interne Autoritätsverteilung über die Verlinkung zu optimieren.

Wie verbessern oder nutzen

Um den auf Ihre wichtigen Seiten übertragenen PageRank zu maximieren: Erwerben Sie Backlinks von autoritären Websites in Ihrem Themenbereich. Optimieren Sie Ihre interne Verlinkung, um Autorität auf Ihre strategischen Seiten zu lenken. Vermeiden Sie es, den PageRank zu verwässern, indem Sie zu viele ausgehende Links von Ihren stärksten Seiten setzen. Auditieren Sie Ihr Linkprofil regelmäßig, um toxische Backlinks zu disavowen, die ein negatives Signal senden könnten.

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Häufig gestellte Fragen

Veröffentlicht Google den PageRank noch?

Nein. Google hat die öffentliche PageRank-Toolbar 2016 offiziell entfernt. Der interne PageRank existiert weiter im Google-Algorithmus, ist jedoch nicht mehr öffentlich zugänglich. Drittanbieter-Metriken wie Domain Authority (Moz) oder Domain Rating (Ahrefs) versuchen, sich diesem Konzept anzunähern, ohne direkten Zugriff darauf zu haben.

Lässt sich der PageRank über die interne Verlinkung verbessern?

Ja, die interne Verlinkung verteilt den PageRank zwischen den Seiten derselben Website. Indem Sie interne Links von Ihren autoritärsten Seiten (Startseite, beliebte Seiten) auf Ihre strategischen Seiten setzen, erhöhen Sie deren internen PageRank. Es ist eine wirkungsvolle SEO-Technik, die vollständig vom Website-Inhaber kontrolliert wird.

Übertragen Nofollow-Links PageRank?

Offiziell nein: Das Attribut rel='nofollow' weist Google an, dem Link nicht zu folgen, um PageRank zu übertragen. Seit 2019 hat Google jedoch erklärt, dass nofollow, sponsored und ugc als 'Hints' (Hinweise) statt strikter Direktiven behandelt werden. Google kann diese Links also teilweise berücksichtigen, ihr Wert bleibt jedoch geringer als bei einem Dofollow-Link.

Verwandte Begriffe

PageRank: Definition und Entwicklung des Google-Algorithmus, Sublim | Sublim Analytics