其中，移动到 A 的一种场景是，C 中的佩奇选择了移动而不是传送。另外，这里选择了 A 而不是 B 作为目的地。
并且，根据上面的 当有多个网页的链接时，链接分数均匀分布 这条规则，从 A 或 B 选择 A 的概率是 0.5 。
因此，从 C 移动到 A 的概率是 PC0 ✖️ （1-α） ✖️ 0.5。
A 被选为传送目标的概率是 0.25 ，根据前面的理论：在 A、B、C、D 中小佩奇选择传送的概率为 α。因此，通过传送移动到 A 的概率为 α ✖️ 0.25。
所以，移动一次后在 A 的概率为
PA1 = PC0 ✖️ （ 1 - α ) ✖️ 0.5 + α ✖️ 0.25
其中 PC0 = 0.25 ， α = 0.15，代入计算后 PA1 = 0.14375。
这样，通过计算后 B 、 C 、D 页的概率也更新了。
上面在移动 1 次之后这四个页面的概率更新情况，根据上述相同的方法计算 2 次后小佩奇浏览在每个页面的概率。
同样的，经过大量的移动，在每个页面上的概率逐渐趋于固定值。当数值固定是，计算也就完成了。
佩奇排名就是这样一种通过访问概率代替链接的权重来计算的机制。