Calculer votre PageRank Interne
Importez un export Screaming Frog (Bulk Export > Liens > Tous les liens sortants) pour calculer la distribution réelle du PageRank interne de votre site : redirections, dangling nodes, nofollow et pondération par emplacement du lien sont pris en compte.
1. Liens sortants requis
Bulk Export > Liens > Tous les liens sortants
2. Pages internes optionnel
Onglet Interne > HTML > Exporter
Débloque indexabilité, profondeur, titles et PR gaspillé
Réglages du calcul
Comment utiliser cet outil ?
Le PageRank interne mesure comment l’autorité circule entre vos pages à travers votre maillage interne. Chaque lien transmet une part de « jus » à la page qu’il pointe. Cet outil reconstruit ce circuit à partir d’un crawl Screaming Frog et calcule, page par page, où se concentre réellement l’autorité de votre site. L’objectif : repérer les pages stratégiques sous-alimentées et les pages sans valeur SEO qui captent trop de jus.
1. Préparer les fichiers dans Screaming Frog
Un seul fichier est obligatoire. Les deux autres sont optionnels et enrichissent l’analyse.
Tous les liens sortants
Bulk Export > Liens > Tous les liens sortants
C’est le fichier qui contient le graphe de votre site : chaque ligne est un lien (source, destination, position, statut). Il suffit à calculer le PageRank.
Pages internes (HTML)
Onglet Interne > filtre HTML > Exporter
Ajoute le titre, l’indexabilité et la profondeur de chaque page. Débloque la mesure du jus gaspillé sur les pages non indexables et affiche les titres dans le tableau.
Autorité externe par URL
Ahrefs, Majestic ou Search Console
Un CSV avec une colonne URL et un score (domaines référents, URL Rating, Trust Flow). Sert à injecter l’autorité là où elle entre vraiment, au lieu de la répartir uniformément.
2. Lancer l’analyse
Déposez le fichier « Tous les liens sortants » dans la première zone. Ajoutez les fichiers B et C si vous les avez.
Laissez les réglages par défaut pour un premier calcul. Ils correspondent au comportement standard de Google.
Cliquez sur « Analyser le fichier ». Le calcul est instantané et se fait entièrement dans votre navigateur, aucune donnée n’est envoyée.
3. Lire les résultats
Les indicateurs en haut
Nombre de pages et de liens analysés, itérations de convergence, et si vous avez fourni le fichier B, le pourcentage de PageRank qui atterrit sur des pages non indexables. C’est le chiffre le plus actionnable : plus il est haut, plus votre maillage gaspille de l’autorité.
La distribution par segment
Montre quelle part de l’autorité va vers chaque type de page (collections, produits, blog, pages légales). Un déséquilibre révèle où le maillage sur ou sous-alimente une catégorie entière.
Le tableau détaillé
Chaque page avec son PageRank et son nombre de liens entrants. Cliquez sur un en-tête pour trier, sur une ligne pour voir les principales ancres entrantes. Utilisez le filtre et le « Top N » pour naviguer dans un gros site. Le bouton exporte tout en CSV.
4. Affiner le calcul (réglages avancés)
Ces réglages permettent de rapprocher le calcul du comportement réel de Google, ou au contraire de revenir au modèle théorique pur pour comparer. Modifiez-les un par un et relancez pour mesurer l’effet.
Modèle de calcul
Reasonable Surfer pondère chaque lien selon sa position (un lien dans le contenu vaut plus qu’un lien de pied de page), ce qui reflète la probabilité qu’un visiteur clique. PageRank classique donne le même poids à tous les liens : c’est le modèle historique de Stanford, utile comme référence de contrôle. Si le classement change beaucoup entre les deux, vos conclusions dépendent fortement de la pondération.
Vecteur de téléportation
Définit d’où entre l’autorité dans le site. Uniforme suppose que toutes les pages démarrent à égalité : c’est le PageRank interne théorique. Concentré sur la page d’accueil simule le fait que l’autorité entre surtout par la home. Personnalisé utilise votre CSV d’autorité externe pour injecter le jus au prorata des backlinks réels de chaque page. C’est le réglage qui rapproche le plus le calcul de la réalité.
Poids par position
Ajuste la valeur d’un lien selon son emplacement dans le code : Contenu, Navigation, Pied de page, Tête. Les liens en Tête (balises du <head> comme canonical et hreflang) sont à zéro par défaut car personne ne clique dessus. Baissez le poids du pied de page pour tester l’effet d’un footer allégé.
Ancres génériques
Dévalue les liens dont l’ancre n’aide pas l’utilisateur (« cliquez ici », « voir plus », ancres vides). Google leur accorde moins de valeur car ils sont moins susceptibles d’être cliqués. Activez cette option pour un calcul plus fidèle au Reasonable Surfer.
Exclusions et redirections
Excluez des URLs par motif (panier, filtres, paramètres) pour les sortir du graphe. Laissez la résolution des redirections active : le jus est alors transmis à l’URL finale, comme le fait Google, au lieu de se perdre sur une page qui redirige.
Comparer deux scénarios
Après un calcul, cliquez sur « Définir comme référence ». Changez ensuite un réglage et relancez : une colonne affiche le gain ou la perte de PageRank par page. C’est ce qui transforme l’outil en simulateur de maillage plutôt qu’en simple photographie.
Pourquoi cet outil tourne dans le navigateur et non en Python ?
La plupart des tutoriels de calcul de PageRank utilisent Python et la bibliothèque networkx. C’est le bon choix pour un data scientist qui analyse des millions d’URLs dans un notebook, mais cela reste un script à exécuter soi-même, pas un outil prêt à l’emploi.
Aucune installation, aucun serveur
Vous déposez votre fichier et le résultat s’affiche. Pas de notebook à configurer, pas de dépendances à installer, pas de compte à créer. Une version Python demanderait soit que vous sachiez coder, soit un serveur qui reçoit vos fichiers et fait tourner le calcul, avec les coûts et la maintenance que cela implique.
Vos données ne quittent pas votre machine
Le calcul se fait entièrement dans votre navigateur. Votre crawl, qui révèle la structure complète de votre site, n’est envoyé nulle part. Un outil Python hébergé ferait transiter ces données par un serveur tiers.
Le même algorithme, en plus complet
Le PageRank est identique quel que soit le langage. Cet outil va même plus loin que les scripts habituels : il gère les pages sans lien sortant, l’évaporation du nofollow, les redirections, le rate-limiting du crawl, la pondération par position et l’autorité externe. La précision n’a rien à envier à une version Python.
Que ne fait pas cet outil ?
Le calcul reproduit le PageRank classique de Stanford, que Google a remplacé en 2006 par un modèle de distance aux sites de confiance. L’outil est donc fiable en relatif, pour comparer vos pages entre elles et simuler des changements, mais il ne reproduit pas le score d’autorité absolu de Google. Utilisez-le pour prioriser vos actions de maillage, pas pour prédire un classement.
L’histoire du PageRank
Le PageRank est l’algorithme qui a fait de Google le moteur de recherche dominant. Né en 1997, il a profondément évolué : d’un modèle mathématique simple à un système de signaux imbriqués que Google ne dévoile plus. Voici les grandes étapes de cette évolution, et ce qu’elles impliquent encore aujourd’hui pour le référencement.
Les liens comme votes de confiance
À Stanford, Larry Page et Sergey Brin cherchent une façon objective de mesurer l’importance d’une page web. Leur idée : traiter chaque lien comme un vote. Une page qui reçoit beaucoup de liens est jugée importante, et un vote venant d’une page elle-même importante compte davantage. Cette définition circulaire, où l’importance se calcule à partir de l’importance des autres, est le cœur du PageRank.
Le concept n’est pas totalement neuf. Il s’inspire du Science Citation Index d’Eugène Garfield, qui évaluait l’influence des publications scientifiques par le nombre de citations reçues. Page et Brin transposent cette logique à l’échelle du web.
Comment un « surfeur aléatoire » définit l’autorité
Le PageRank modélise un internaute qui navigue au hasard, cliquant sur les liens d’une page avec une probabilité égale. Le score d’une page correspond à la probabilité que ce surfeur s’y trouve à un instant donné. Plus une page est reliée par des pages elles-mêmes bien reliées, plus le surfeur a de chances d’y aboutir.
Un paramètre clé règle ce modèle : le facteur d’amortissement, fixé classiquement à 0,85. Il représente la probabilité que le surfeur suive un lien plutôt que de sauter vers une page au hasard. Ce saut aléatoire, appelé téléportation, garantit que le calcul converge toujours vers une solution stable et unique, un résultat assuré mathématiquement par le théorème de Perron-Frobenius.
Le problème des pages sans issue
Le web réel contient des pages sans lien sortant : fichiers PDF, images, pages non explorées ou bloquées. Ces pages piègent le surfeur aléatoire, et le score qu’elles reçoivent se perd au lieu d’être redistribué. On parle de « dangling nodes », ou nœuds pendants.
La solution consiste à redistribuer le score de ces pages vers l’ensemble du graphe, comme si le surfeur, bloqué, sautait vers une page au hasard. Sans cette correction, la somme des scores ne se conserve plus et le calcul est faussé. Un outil sérieux doit impérativement gérer ce cas, ce que beaucoup de scripts simplifiés oublient.
Du surfeur aléatoire au surfeur raisonnable
Le modèle d’origine supposait que tous les liens d’une page avaient la même chance d’être cliqués. En 2004, Google dépose le brevet du Reasonable Surfer, accordé en 2010. Ce modèle reconnaît que les internautes ne cliquent pas au hasard : ils privilégient les liens visibles, bien placés et pertinents.
Un lien dans le corps du texte, en haut de page, avec une ancre descriptive, reçoit une forte probabilité de clic et transmet donc plus d’autorité. À l’inverse, un lien enfoui dans le pied de page, en petits caractères, ou avec une ancre générique comme « cliquez ici », en transmet beaucoup moins. La position et le contexte du lien deviennent déterminants.
La mort du PageRank sculpting
En 2005, Google introduit l’attribut rel= »nofollow » pour lutter contre le spam de liens. Un lien nofollow indique aux moteurs de ne pas transmettre d’autorité. Les référenceurs s’en emparent aussitôt pour une technique appelée PageRank sculpting : marquer en nofollow les liens vers les pages sans valeur, afin de concentrer le jus sur les pages stratégiques.
En 2008, Google modifie discrètement son calcul, un changement rendu public par Matt Cutts en 2009. Désormais, la part d’autorité destinée à un lien nofollow n’est plus reportée sur les autres liens : elle s’évapore, purement et simplement. Utiliser du nofollow en interne ne concentre plus l’autorité, cela la gaspille. Le sculpting est mort.
Pourquoi Google a abandonné le PageRank classique ?
Le PageRank d’origine, mathématiquement précis, exige de recalculer l’ensemble du graphe du web à chaque fois. À l’échelle de centaines de milliards de pages, ce calcul est devenu un goulot d’étranglement. Dès 2006, Google remplace la version itérative classique par un modèle bien plus rapide, fondé sur la distance à un ensemble de sites de confiance.
Ce modèle part d’un « seed set » de sites hautement fiables (grands médias, portails gouvernementaux) et mesure à quelle distance de liens se trouve chaque page. Une page à un ou deux clics d’un site de confiance hérite d’une forte autorité. Une page à de nombreux sauts, typique des réseaux de spam, est fortement dévaluée.
Les redirections ne perdent plus d’autorité
Historiquement, faire passer l’autorité par une redirection 301 entraînait une perte d’environ 15 %, comme pour un lien classique. En 2016, Gary Illyes, de l’équipe Google, confirme que les redirections 3xx ne perdent plus de PageRank : la totalité de l’autorité est transmise à l’URL de destination.
Une condition subsiste : la redirection doit pointer vers une page au sujet proche. Rediriger une fiche produit supprimée vers la page d’accueil est traité comme une erreur 404 déguisée, un « soft 404 », et ne transmet aucune autorité. C’est pourquoi l’outil résout les redirections vers leur URL finale plutôt que de les ignorer.
Ce que la fuite de l’API Google a révélé
En mars 2024, une fuite massive de documents internes de l’API Google confirme que le moteur utilise toujours plusieurs versions distinctes du PageRank en parallèle. On y trouve un score brut, une version optimisée, un score pondéré par la distance au seed set, et une valeur figée au moment où une page est découverte.
La fuite confirme aussi un point stratégique : le PageRank de la page d’accueil agit comme un réservoir d’autorité qui alimente le reste du site en interne, améliorant l’exploration, l’indexation et le classement des pages nouvellement publiées. C’est la logique derrière l’option de téléportation concentrée sur la home dans l’outil.
Pourquoi cette histoire compte encore ?
Même si Google a retiré le PageRank public en 2016 et fait évoluer son moteur bien au-delà de l’algorithme d’origine, la logique de fond reste intacte : l’autorité circule par les liens, se concentre sur certaines pages, et se gaspille sur d’autres. Comprendre cette mécanique reste la base d’un maillage interne efficace, et c’est précisément ce que l’outil de cette page vous permet de mesurer sur votre propre site.