PR值是Google公司所使用的对其搜索引擎搜索结果中的网页进行排名的一种算法。

PR值本质上是一种以网页之间的超链接个数和质量作为主要因素粗略地分析网页的重要性的算法。其基本假设是：更重要的页面往往更多地被其他页面引用（或称其他页面中会更多地加入通向该页面的超链接）。其将从A页面到B页面的链接解释为“A页面给B页面投票”，并根据投票来源（甚至来源的来源，即链接到A页面的页面）和投票对象的等级来决定被投票页面的等级。简单的说一个高等级的页面可以提升其他低等级的页面。

该算法以谷歌公司创始人之一的拉里·佩奇（LarryPage）的名字来命名。谷歌搜索引擎用它来分析网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化中经常被用来作为评估网页优化的成效因素之一。

PR值的算法

PR值的算法是通过输出概率分布来体现某人随机地点击某个链接的概率。PageRank值（PR）可以在任何规模的文件（document）集合中计算得出，而每个链接都指向该集合中的某个特定文件。相关研究论文指出，在初次计算前，总概率将被均分到每个文件上，使得集合中的每个文件被访问的概率都是相同的。接下来在重复多次的计算（又称为“迭代”）中，算法将根据集合的实际情况不断调整PR值，使得其越来越接近最真实的理论值。

最终的概率将通过一个在0与1之间的数值体现。概率为0.5通常意味着该事件有50%的可能性发生。因此“PR=0.5”代表“有50%的可能性，某人点击了一个随机的链接并访问了该链接指向的文件”。

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