那么，PeopleRank算法，搜一搜排名的潜在因子有哪些？

什么是PeopleRank算法？

简单理解：PeopleRank算法，基于早期PageRank算法的原型，随着国内社交媒体平台的发展，逐渐衍生出来的一套系统性算法。

我通常认为它是计算社交网络中个人魅力影响度的一个权重数据指标，通过一些列的算法深入分析每个个体之间隐性关系的数据分析策略。

一般来讲，影响PeopleRank相关权重数值的指标主要包括：

①用户的关注粉丝数量，其中，高权重用户粉丝的占比，比如：行业kol，比率越高，那么这个用户被认定的社交价值个人影响力就越有魅力。

②特定粉丝关注的人数总量。

③每个粉丝与用户之间的交互行为，比如：特定的评论等相关性内容。

其中，我们值得关注的是微信搜一搜，排名的策略：

微信团队自研的PeopleRank引擎，更加重视“人”的价值，用大数据方式，以脱敏为前提，把专业人士对内容和服务的判断，附加在搜索的排序结果上。

如果你在试图关注，微信公众号排名，特别是微信搜一搜相关性页面的排名，我们认为你可能需要考量如下几个因素：

①问答，小程序，公众号，朋友圈，视频号。

②公众号文章页，第三方网址。

对微信搜索一搜结果页面的影响，其中基于PeopleRank算法，我们认为影响相关性排序策略的因子，可以统一归纳为目标用户行为对相关性页面的影响。

它包括：

①目标页面用户访问的属性，比如：特定数量专家的特定周期的访问行为。

②特定行业，特定标签人群针对目标页面访问的数据基础信息，比如：页面阅读的完成率。

③目标页面在特定周期内，获得的评论性内容与点赞的质量。（思考数量与质量的区别）

④目标页面持续获得交互性数据的能力。

⑤目标基础性的SEO数据指标，比如：是否包含特定关键词。

其中，根据蝙蝠侠IT的了解，大量的用户针对微信搜索一搜，结果页输出结果的稳定性与时效性，更加感兴趣，而从我们现有阶段的数据判断，我们认为：不同的结果类别相关性的稳定性与时效性，可能存在一定的明显区别，比如：

①公众号的展现：对时效性并不敏感，影响因素相对较高的权重可能在粉丝数量。（后期可能会计算粉丝的质量）

②页面文章：可能更多对时效性相对敏感，而特定周期内用户的行为，可能成为页面排序稳定性的核心因素。

③视频号相关产品：更多的可能是用户交互行为的动态变化，这个稳定性，针对时效性相对敏感。

毫无疑问，社交网络中的PeopleRank算法，和我们早期搜索引擎中，传统SEO的排序策略，有着明显的区别，而上述内容，只是浅尝辄止。

欢迎相关行业的专业大咖持续性的交流与讨论，相互学习，但对于搜索排序而言，无论是任何平台，我们认为核心策略都是带来给目标用户高价值的用户体验。

如果你想持续了解“PeopleRank算法”相关性的内容，我收集整理一些相关性专业文档，关注蝙蝠侠IT微信公众号回复“peoplerank”即可获得相关资料下载地址。

总结：针对PeopleRank算法，只是简单地浅析相关性内容，后期我们会进行深入研究，而上述内容，仅仅是蝙蝠侠IT一家之言，仅供参考与讨论，不代表任何官方意见。

什么是PeopleRank?

PeopleRank:基于PageRank的理论，以每个微博账户的“关注”为链出链接，“粉丝”为链入链接的这种以人为核心的关系。

PeopleRank假设条件：
– 数量假设：如果一个用户节点接收到的其他用户“关注”的数量越多，那么这个用户越重要。
– 质量假设：用户A的“粉丝”质量丌同，质量高的“粉丝”会通“关注”接向其他用户传递更多的权重。所以越是质量高的“用户”关注用户A，则用户A越重要。

衡量PeopleRank的3个指标：
– 粉丝数
– 粉丝是否有较高PeopleRank值
– 粉丝关注了多少人

pagerank原理：

PageRank算法建立在随机冲浪者模型上，其基本思想是：网页的重要性排序是由网页间的链接关系所决定的，算法是依靠网页间的链接结构来评价每个页面的等级和重要性，一个网页的PR值丌仅考虑指向它的链接网页数，还有指向’指向它的网页的其他
网页本身的重要性。

PageRank具有两大特性：
– PR值的传递性：网页A指向网页B时，A的PR值也部分传递给B
– 重要性的传递性：一个重要网页比一个丌重要网页传递的权重要多

模型：

PR(pi): pi页面的PageRank值
 n: 所有页面的数量
 pi: 不同的网页p1,p2,p3
 M(i): pi链入网页的集合
 L(j): pj链出网页的数量
 d:阻尼系数, 任意时刻，用户到达某页面后并继续向后浏览的概率。
 (1-d=0.15) :表示用户停止点击，随机跳到新URL的概率
 值范围: 0 < d ≤ 1, Google设为0.85