Что такое Trust rank

Ну, общими словами, технология Trustrank – один из фильтров поисковой системы, позволяющий осуществлять релевантность той или иной страницы сайта по поисковому запросу на основе её «трастовости», т. е. можно предположить, что это некая бирка доверия тому или иному сайту. Если страница сайта «надёжная», то её выдавать можно выше, чем «ненадёжную». (Хм, а в обычной жизни мы тоже доверяем только доверенным людям).
Trustrank позволяет эффективно или не очень отделить мусорные страницы от тех, на которых действительно есть та информация, которая нужна пользователю.

И как же алгоритм TrustRank работает?

Ну, опять же, в общих чертах. Существует такое мнение, что хорошие сайты редко ссылаются на плохие, а вот плохие очень часто ссылаются на хорошие. Но как определить, что сайт хороший? А очень просто: хорошие сайты задаются вручную на основе ручных или наполовину ручных показателей. Эти сайты берутся за эталон, с которым нужно сравнивать любой другой сайт.

Trustrank передаётся по ссылкам. Чем больше ссылок, тем меньше «трастовости» передаётся по каждой такой ссылке
Здесь уместно употребить ещё одно суждение о том, что нередко и сами хорошие сайты ссылаются на плохие. Может быть, даже потому что хорошие стали плохими. Кто ж знает? Поэтому чем больше ссылок на странице, тем больше шансов, что такие ссылки там есть, что и приводит к делению Trustrank страницы на более мелкие кусочки и последующая их раздача страницам-акцепторам по самим ссылкам.

Как полагают многие, Trustrank имеет широкий спектр значений (не 0 или 1, а от 0 до 0,9), т.е. существуют некоторые пороги трастовости: 0,1 – нетрастовый, 0,5 – полутрастовый, 0,9 – трастовый.

Поскольку Trustrank целиком и полностью передаётся по ссылкам, то плохая ссылка с другого сайта может занизить траст, переданный с ресурсов, у которых качественный TrastRank. Профессионалы даже придумали особый термин такому эффекту: отрицательный эффект трастовости, переданный странице сайта с некачественной ссылки, принято называть AntiTrastRank.
AntiTrastRank не представляет опасности известным сайтам, на которые стоит много ссылок со страниц с высоким Trustrank.

Где искать сайты с высоким TrustRank?

Прежде всего, это сайты, которым поисковые системы доверяют по самой их природе. Это известные старые большие каталоги типа DMOZ, Dir.yahoo.com или Яндекс.Каталог.
В них попадают не все, обычно там стоит высокая планка для кандидатов, которая может выражаться в определённой денежной стоимости попадания туда или же уникальности самого сайта. Также значимую роль здесь играют и ссылки с сайтов, которые находятся в топе по высококонкурентным запросам.

Как определить вероятность нахождения Trustrank на других сайтах?

С большей или меньшей долей эффективности можно полагаться на следующие параметры, которые могут подсказать рядовому веб-мастеру, что мы имеем дело именно с сайтам, который обладает высоким значением TrustRank. (Субъективно конечно, но всё же).

А параметры могут быть такие:
1) Посещаемость. Есть вероятность, что посещаемость тоже вносит большую роль в становлении трастовости проекта. Это, прежде всего, рейтинг Alexa.com;
2) Сайты на доменах, которые трудно зарегистрировать: это такие доменные зоны как .edu .mil .gov и другие;
3) Количество страниц в индексе поисковой системы. Не факт, но всё же;
4) Чем выше показатель Google PR, тем больше шансов, что перед нами страница с высоким уровнем доверия. Думаю, следует обращать внимание на PR, когда его значение составляет от 5 и выше;
5) Возраст домена. Информацию можно получить через сервис Whois;
6) История домена. Копии контента сайта в различные периоды времени, сделанные поисковиком Way back Machine.
7) Уникальность контента. На мой взгляд, один из самых важных показателей.
Количество внешних ссылок и их возраст.

История наблюдений за алгоритмом TrustRank

Алгоритм TrustRank внедрён с 2005 года в поисковую систему Google. С тех пор алгоритм постоянно совершенствуется. Позже его стала использовать поисковая система Yahoo. Затем «Яндекс», WebAlta и другие. За всё время существования этого термина никто так и не сообщил оптимизаторам точный алгоритм анализа доверия к сайту. Были выкладки 3 математиков, которые лишь отчасли пролили свет на алгоритм TrustRank.