Apa itu BadRank ? BadRank adalah kebalikan dari PageRank, bertambahnya nilai BadRank berarti akan mengakibatkan berturunnya nilai PageRank. Jika PageRank dipengaruhi oleh jumlah link yang keluar tetapi jika BadRank dipengaruhi oleh jumlah link yang masuk dari web yang memberikan link (backlink) terhadap web yang mau diukur nilai PageRank atau BadRank nya.

Formula BadRank hampir sama dengan formula PageRank, tapi disini yang diperhitungkan adalah jumlah link masuk dari web yang memberikan link nya ke web yang mau dihitung nilai BadRank nya. Formula BadRank dapat ditulis :

BR(A) = (1-d) + d(BR(T1)/C(T1)+….+BR(Tn)/C(Tn))

dimana :

BR(A) adalah BadRank dari halaman web A
BR(T1..Tn) adalah BadRank dari halaman web T1..Tn
C(T1..Tn) adalah jumlah link masuk dari halaman web T1..Tn
T1..Tn adalah halaman web yang mempunyai link ke halaman web A
d adalah dumping faktor dalam range 0<d<1, dimana Google menggunakan nilai 0,85

Lihat bedanya dengan formula PageRank, terdapat pada C(T1..Tn), jika pada PageRank yang memberikan pengaruh adalah link keluar tapi pada BadRank yang memberikan pengaruh adalah link yang masuk. Untuk mempelajari pengaruh link terhadap BadRank, agar lebih mudah dipahami, formula diatas dapat ditulis secara sederhana sebagai berikut:

BR(A) = BR(T1)/C(T1) + BR(T2)/C(T2) + … + BR(Tn)/C(Tn)

Dari formula diatas dapat dilihat bahwa, jika jumlah link masuk dari halaman web yang memberikan link ke halaman web yang mau diukur BadRank nya semakin besar akan mengakibatkan BadRank semakin kecil. BadRank yang kecil tentu saja bagus untuk menaikkan nilai PageRank.

Coba kita lihat gambar berikut :

Anggaplah halaman web index juga punya link keluar dan halaman web A, B, C dan D juga punya link masuk biar tidak dianggap sebagai Dangling Links.

Pada gambar 1 :

PR(index) = PR(A)/C(A) + PR(B) / C(B)

BR(index) = PR(A)/C(A) + PR(B) / C(B)

ingat bahwa C pada PR adalah jumlah link keluar tapi pada BR adalah jumlah link masuk

Pada gambar 2 :

PR(index) = PR(A)/C(A) + PR(B) / C(B) + PR(C)/C(C) + PR(D) / C(D)

BR(index) = BR(A)/C(A) + BR(B) / C(B) + BR(C)/C(C) + BR(D) / C(D)

Jika kita lihat pada gambar 1 dan gambar 2, sangat terlihat bahwa bertambahnya backlink dari web lain, sama-sama mengakibatkan bertambahnya nilai PageRank dan BadRank. Ini sangat membingungkan bukan?? Disalah satu sisi baik disisi yang lain jelek. Sehingga dalam mencari backlink harus benar-benar dipikirkan, karena tidak semua Backlink menguntungkan.

Spam

Algorithma pada BadRank sebenarnya dapat digunakan untuk mendeteksi spam. Halaman web yang memberikan Link tapi mendatangkan nilai BadRank yang tinggi, halaman web tersebut dapat dikatakan sebagai spam. Dan tentunya Google sudah punya ketentuan besarnya nilai BadRank yang dapat dikatakan sebagai spam atau tidak. Sehingga percuma saja kan jika kita punya baclink yang banyak tetapi berasal dari halaman web yang dianggap spam oleh Google. Jika dilihat dari formula BadRank, maka harus dihindari adalah mencari Backlink dari halaman web yang memiliki link masuk yang sedikit.

Bagaimana Jika web kita mendapatkan backlink dari web yang tidak punya link masuk sama sekali ?

Ini hampir sama dengan artikel pada Dangling Links, jika di artikel tersebut dijelaskan bahwa Google tidak akan mempertimbangkan link ke halaman web yang tidak mempunyai link keluar sama sekali, demikian pula dengan kasus ini, Google tidak akan menganggap backlink dari web yang tidak mempunyai link masuk sama sekali, jika ini terjadi Google akan menganggap halaman web tersebut sebagai SPAM.

Saya sering membaca istilah Dummy blog untuk menaikkan nilai PageRank, dimana dummy blog diartikan sebagai web yang digunakan untuk memberikan link ke web utama, dengan tujuan untukk menaikkan nilai PageRank. Dengan melihat penjelasan diatas, dalam membuat dummy blog pun harus benar-benar dipikirkan agar tidak dianggap sebagai spam, yang jelas jangan hanya terdiri dari 1 halaman yang isinya hanya memberikan link-link keluar ke halaman web lain dan juga dummy blog harus punya backlink dari web lain.

Kesimpulan sementara :

1. PageRank hanya berlaku untuk halaman web bukan web secara keseluruhan atau satu domain.

2. PageRank suatu web walaupun web itu baru asalkan terindex oleh Google tidak akan pernah 0 (ini adalah PageRank yang sebenarnya bukan PageRank yang ada dan ditampilkan oleh Google terhadap pengguna internet).

3. Backlink dari manapun asalnya akan menambah nilai PageRank suatu web. Web yang mempunyai PageRank tinggi belum tentu lebih menguntungkan dari pada yang mempunyai PageRank rendah dalam hal memberikan backlink. (kesimpulan no 3 telah diupdate)

4. Frekuensi Update berpengaruh terhadap nilai PageRank (yang dimaksud adalah PageRank halaman depan web), dengan catatan setiap halaman punya backlink ke halaman depan web (biasanya setiap web selalu ada menu ke halaman depan).

5. Bertambahnya link keluar / outbound link akan mengurangi nilai PageRank halaman web lain yang telah mempunyai backlink sebelumnya baik dalam satu domain maupun diluar domain.

6. Memberikan link ke halaman web yang tidak mempunyai link keluar tidak akan mengurangi nilai PageRank dari web yang memberikan link dan tidak akan menambah nilai PageRank web yang diberi link.

7. Hindari cari backlink dari web (dummy blog) yang tidak mempunyai link masuk sama sekali dan banyak memberikan link keluar, karena akan dianggap sebagai spam.

NB :

• Artikel selanjutnya adalah Studi kasus

• Kesimpulan diatas hanyalah kesimpulan awal kesimpulan akhir akan saya sertakan di akhir tutorial