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Je höher das Gewicht der verweisenden Seiten ist, desto größer ist der Effekt.

Das Ziel des Verfahrens ist es, die Links dem Gewicht entsprechend zu sortieren, um so eine Ergebnisreihenfolge bei einer Suchabfrage herzustellen, d. Links zu wichtigeren Seiten weiter vorne in der Ergebnisliste anzuzeigen.

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Der Page Rank-Algorithmus bildet einen zufällig durch das Netz surfenden Benutzer nach.

Die Wahrscheinlichkeit, mit der dieser auf eine bestimmte Webseite stößt, korreliert mit dem Page Rank der Webseite. Nach dem Zufallssurfer-Modell ist die Größe der Kreise in etwa proportional der Wahrscheinlichkeit, mit der sich ein Surfer auf dieser Seite befindet.

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Forscher der Washington State University geben an, dass Googles Page Rank-Algorithmus auch dazu geeignet sein kann, die geometrische Ausrichtung von Wassermolekülen relativ zu anderen Molekülen in einer Lösung, z. denen giftiger Chemikalien näherungsweise zu berechnen. Der heute von Google verwendete Algorithmus hat vermutlich nicht mehr exakt diese Form, geht aber auf diese Formel zurück.

Durch Verwendung der Jacobi-Iteration zur numerischen Lösung ergibt sich obige rekursive Gleichung.

Andere numerische Verfahren zur Matrixinvertierung, wie das Minimale-Residuum-, das Überrelaxations- oder das Gauß-Seidel-Verfahren, konvergieren jedoch in der Regel schneller. Random Surfer Model) bietet eine alternative Interpretation des Page-Rank-Algorithmus, welche aus der Stochastik kommt.

So wird Seite C nur von einer einzigen, aber gewichtigeren Seite verlinkt und hat infolgedessen einen höheren Page Rank als Seite E, obwohl diese von insgesamt sechs Seiten verlinkt wird.

Das Prinzip des Page Rank-Algorithmus ist, dass jede Seite ein Gewicht (Page Rank) besitzt, das umso größer ist, je mehr Seiten (mit möglichst hohem eigenem Gewicht) auf diese Seite verweisen.

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