关于PR有两个著名的比喻。一个比喻是投票。链接就像民主投票一样，A 页面链接到B页面，就意味着A页面对 B页面投了一票，使得B页面的重要性提高。同时，A页面本身的PR值决定了A所能投出去的投票力,PR值越高的页面,投出的票也更重要在这个意义上，传统基于关键词匹配的算法是看页面自己说页面内容是什么，基于链接的PR则是看别人怎么评价一个页面。

第二个是随机冲浪比喻。假设一个访问者从一个页面开始，不停地随机点击链接，访问下一个页面。有时候这个用户感到无聊了，不再点击链接，就随机跳到了另外一个网址，再次开始不停地向下点击。所谓 PR 值，就是一个页面在这种随机冲浪访问中被

访问到的概率。一个页面导入链接越多，被访问到的概率就越高，因此PR 值也越高阻尼系数也与随机冲浪模型有关。(1-d)=0.15 实际上就是用户感到无聊，停止点击随机跳到新URL的概率。

工具条PR与反向链接数目呈对数关系，而不是线性关系。也就是说如果从PRI至PR2需要的外部链接是100个，从PR2到PR3则需要大致1000个，PR5到PR6需要外部链接则更多。所以PR值越高的网站想提升一级所要付出的时间和努力比PR值比低的网站提升一级要多得多。