PR值的計算依托于嚴謹的數學模型，公式為：PR(A) = (1-d) + d(PR(t1)/C(t1) + … + PR(tn)/C(tn))。其中，A代表目標頁面，PR(A)為其PR值；d為阻尼指數（通常取0.85），模擬用戶隨機跳轉的概率，確保算法穩定性；t1至tn為指向A的鏈接源頁面；C(t1)至C(tn)則為各源頁面的導出鏈接總數。該公式的迭代特性決定了PR值需通過多次矩陣運算才能收斂：初始階段所有頁面PR值設為基準值，經數十輪迭代后，各頁面PR值趨于穩定，且結果與初始值設定無關，體現算法的魯棒性。

影響PR值傳遞效率的關鍵因素包括鏈接源頁面的PR等級（高PR頁面的“投票權重”更高）及其導出鏈接總數（導出鏈接越多，單條鏈接傳遞的PR值越分散）。盡管原始文獻中PR值在導出鏈接間均分，但實際算法可能結合鏈接位置（如頁首、頁腳）、錨文本相關性等特征進行差異化分配，進一步細化了鏈接價值的評估維度。

早期從業者可通過Google工具欄實時查看可見PR值（0-10整數級），該值為真實PR值經規范化處理的結果，每季度更新一次；但需注意，工具欄PR僅反映歷史數據snapshot，當前動態PR值無法直接觀測。自2013年起Google逐步暫停工具欄PR更新，2016年徹底終止該功能，標志著PR作為公開指標的時代的終結。真實PR值為大于0.15的浮點數，無明確上限，工具欄顯示的整數等級（如PR5）實際對應一個數值區間，不同頁面間的真實PR值可能相差數倍。

關于PR名稱的常見誤解源于中英文翻譯差異。其英文全稱PageRank本意是對創始人Larry Page的致敬（Page既為人名，亦含“網頁”之意），中文直譯為“網頁級別”雖偏離原意，卻因語義契合而被廣泛接受，成為行業通用術語。

值得注意的是，PR值以網頁為單位而非整個網站，同一網站內不同頁面的PR值可能因鏈接結構差異而呈現梯度分布（如主頁PR5，內容頁PR3）。盡管隨著算法演進，基于鏈接的PR權重在排名因素中的占比有所下降，但其作為衡量頁面基礎權威性的指標，仍構成搜索引擎排名的底層邏輯之一。尤其在對抗低質量內容、識別高價值頁面時，PR值仍具有不可替代的門檻作用。Google對買賣鏈接行為實施嚴厲懲罰，此類鏈接的PR傳遞能力將被剝奪，以維護生態公平性。