Blockrank:
Die erste der vom Stanford Team durchgeführten Modifizierung der Software wird BlockRank genannt, und für die größte Beschleunigung sorgen, in dem sie die Geschwindigkeit des PageRanks verdreifacht. Die Forscher fanden 80% der Pages jeder beliebigen Website, die zu anderen Pages der selben Site linken. Solche relativ geschlossenen System sind für den Page Rank wesentlich einfacher zu behandeln. BlockRank spart PageRank-Zeit, in dem der PageRank einige Male über solche Netzwerke läuft und dann die Ergebnisse zusammen "geklebt" werden, anstatt das gesamte Web abzusuchen.
Als nächstes fanden die Wissenschaftler heraus, daß das Ranking vieler niedrig gerankter Seiten früher berechnet wird im PageRank Prozess, das sie nur wenige Links erhalten, PageRank aber eine Reanalyse vornimmt, wenn er seine Arbeit an anderen Seiten fortsetzt. Mit einer Methode, die Adaptives PageRank genannt wird, werden diese redundanten Berechnungen eliminiert, was die Geschwindigkeit um 50% anhebt.
Schlußendlich führen neue "Extrapolations Methoden" zur der Annahme, daß die Linkstruktur des Webs wesentlich einfacher ist, als derzeit angenommen wird. Diese Vereinfachung ermöglicht es PageRank, um 50% schneller zu arbeiten. Diese Ergebnisse sind nicht völlig korrekt, aber man ist nahe dran und kann dann den Original PageRank Algorithmus damit verbessern.
(Quelle: abakus-Forum)
Hilltop:
Der Hilltop Algorithmus ist ein Verfahren, um die Relevanz einer Webseite für eine Suchanfrage zu ermitteln. Anders als beim Pagerank ist die Relevanz nach Hilltop spezifisch für einen bestimmten Suchbegriff. So kann eine Website nach Hilltop z.B. eine hohe Relevanz für das Keyword Webdesign besitzen, allerdings nur eine geringe Relevanz für das Keyword Pingpong. Man kann sich dies auch wie eine Art keywordspezifischen Pagerank vorstellen.
Expertenseiten
Um diese Keyword-spezifische Relevanz einer Seite zu bestimmen, verlässt der Hilltop Algorithmus sich auf sogenannte Expertenseiten. Expertenseiten sind dabei Seiten, denen die Suchmaschine eine hohe Autorität für ein bestimmtes Thema zuspricht. So könnte zum Beispiel Amazon als Expertenseite für Bücher gelten. Wird nun eine Suchanfrage gestartet, so ermittelt die Suchmaschine zunächst die für den entsprechenden Begriff relevanten Expertenseiten. Seiten, auf die von mindestens zwei unabhängigen Expertenseiten verwiesen wird, sind dabei Kandidaten für ein Suchergebniss. Das Ranking der Suchergebnisse wird dann durch Anzahl und Relevanz der Verweise von Expertenseiten ermittelt.
Unabhängigkeit
Um eine Manipulierbarkeit des Hilltop Algorithmus zu minimieren, werden zur Bewertung nur Verweise von unabhängigen Expertenseiten herangezogen. Zwei Expertenseiten gelten hier als voneinander unabhängig, wenn folgende Kriterien erfüllt sind:
Die IP-Adressen liegen nicht im gleichen C-Block, dass heisst, die ersten drei Blöcke der IP-Adresse dürfen nicht identisch sein.
Die Domain-Namen müssen sich im am weitesten rechts liegenden, nicht generischen Teil unterscheiden. Generisch sind z.B. Endungen wie .com, .de, .net. Somit würden also www.yahoo.de, www.yahoo.com, aber auch www.yahoo.co.uk als zusammengehörig erkannt.
Weiterhin gilt bei der Bestimmung der Zusammengehörigkeit eine Transitivität: Wenn Host A zu Host B gehört, und Host B zu Host C, dann wird automatisch angenommen, dass auch Host A und Host C nicht voneinander unabhängig sind.
Fazit
In Experimenten hat der Hilltop Algorithmus sehr gute Suchergebnisse geliefert. Um nach diesem Algorithmus für einen Suchbegriff gut bewertet zu werden, benötigt eine Seite möglichst viele Links von unabhängigen Expertenseiten zu dem Thema, unter welches der Suchbegriff fällt. Durch die Berücksichtigung der Unabhängigkeit von Expertenseiten lässt sich dieser Algorithmus nicht mehr so leicht manipulieren wie Algorithmen, die auf der Pagerank-Bewertung basieren.
Krishna Bharat, einer der Entwickler des Hilltop Algorithmus, arbeitet inzwischen bei Google. Es ist durchaus wahrscheinlich, dass die starken Änderungen der Suchergebnisse in den letzten Wochen zum Teil auf eine Variante von Hilltop zurückzuführen sind
(Quelle: webmaster-homepage.de)
Hits-Algorithmus
In den letzten Jahren wird bei der Suche im Internet zunehmend auch die Linkstruktur der Seiten zur Verbesserung der Suchergebnisse herangezogen. Es gibt WWW-Seiten, die gute Einstiegspunkte sind, da sie zu bestimmten Themen eine Menge Links enthalten (sog. "Hubs") und WWW-Seiten, die zu einem Thema viele Informationen enthalten und daher diesbezüglich von vielen anderen (Hub-)Seiten referenziert werden (sog. "Authorities").
Kleinberg hat 1997 den HITS-Algorithmus zur Suche nach Hubs und Authorities vorgeschlagen, mit dessen Hilfe man thematisch verwandte Seiten durch Analyse der Linkstruktur auffinden kann.
Man kann beispielsweise ein paar gezielte Anfragen an eine kommerzielle Suchmaschine, wie Google senden, um dadurch das sog. root- und base-set zu ermittlen und anschliessend die Linkstruktur der ermittelten Seitenmenge mittels HITS analysieren.
Die URLs der Bilder, die in den als "Authorities" identifizierten Seiten enthalten sind, können anschliessend extrahiert und dem Einfügeprozess des Systems zur regulären Aufnahme in den Datenbestand überlassen werden.
Eine leichte Abwandlung des HITS-Algorithmus, die 1998 von Henzinger vorgeschlagen wurde, erlaubt u.a. noch das Filtern von unerwünschten Inhalten, wie z.B. Werbebannern.
Hyperlink Induced Topic Search (angek. "HITS") bezeichnet einen Algorithmus zur Ermittlung der "kompetentesten" Ergebnisse in einem Suchprozess. Wesentliches Merkmal dieses Algorithmus ist es, dass die Qualität von Inbound Links bei der Relevanzermittlung einer Webseite berücksichtigt wird. HITS wurde von Jon Kleinberg an der Cornell Univerity entwickelt und wurde das erste Mal im in der Suchmaschine "Clever" von IBM eingesetzt. HITS unterscheidet zwischen "Authorities" und "Hubs".
(Quelle: lexikon-suchmaschinenoptimierung.de)
Sandbox-Effekt
Der Sandbox-Effekt beschreibt folgendes Phänomen: Eine Internetseite, die noch recht "frisch" ist, erscheint zwar bei Google bei der Suche nach entsprechenden Suchbegriffen in den Serps, allerdings so weit hinten, dass man sich wundert, warum Google die Seite denn nun nicht "mag".
Es scheint, als würden die Frischlinge unter den Internetseiten erst einmal in einem "Sandkasten" (engl. Sandbox) spielen, bevor sie "zu den erwachsenen Seiten" ins "richtige" Ranking dürfen und bei der Suche entsprechend mit einbezogen werden.
Es gibt einige Anzeichen dafür, dass dieser Effekt weniger mit dem Datum der eigentlichen Seite zu tun hat, als viel mehr mit dem Haltbarkeitsdatum der auf diese Seite gesetzten Links.
"Warum macht Google das?"
werden Sie sich jetzt fragen. Nun, es scheint, als sollten durch diese Maßnahme die kurzfristig "nach oben gebrachten" Webseiten sich erst einmal "etablieren", bevor sie als vollwertige Suchergebnisse anerkannt werden.
Ziel der Übung kann eigentlich nur sein, den Index etwas "sauberer" zu halten, also den einen oder anderen Spammer zum Aufgeben zu bringen.
Ein weiterer Vorteil liegt darin, dass die "Googleianer" sich mit entsprechender Einstellung schon die Ergebnisse der Zukunft anschauen und dann so lange an ihren Filtern basteln können, bis diese Ergebnisse ihrer Meinung nach von besserer Qualität sind.
So lassen sich z.B. die ganz harten Spamming-Seiten schon aus dem Index entfernen, bevor sie auch nur die Gelegenheit haben, mal wieder Platz eins bis zweihunderfünfunddreißig mit Dialer-Seiten u.ä. zu blockieren.
(Quelle: sandbox-effect.de)
Archiv
Somit hätte ich jetzt evtl. 75000 neue Besucher und bestimmte viele neue Backlinks 
