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Método para recomendar factores de posicionamiento personalizados en el motor de búsqueda de Google

El considerable aumento de sitios web en Internet con temáticas de diversa índole ha
hecho que los usuarios utilicen este medio para buscar y conseguir información. Existen
diferentes tipos de buscadores como los temáticos, metabuscadores y jerárquicos, pero
de todos los empleados para esta tarea, la mayoría de personas emplea al buscador
jerárquico de Google como su motor de búsqueda de contenidos preferido. Teniendo
esto en consideración, se vuelve fundamental para los propietarios de sitios web que sus
páginas web logren alcanzar las mejores posiciones en los resultados de búsqueda con el
fin poder promocionarse e incrementar su número de visitas y visibilidad en Internet.
Este trabajo ofrece un método basado en modelo Knowledge Discovery in
Databases(KDD) y técnicas de machine learning para recomendar factores de
posicionamiento personalizados a los propietarios de sitios web con el fin de que
mejoren su posicionamiento en el buscador de Google. El método consta de 6 fases las
cuales son selección de los factores de posicionamiento, selección de las palabras clave,
rastreo de contenido, preparación de datos, aplicación de técnica de machine learning
y la recomendación de los factores de posicionamiento. La propuesta se aplicó en una
página web de posición 46 y que a través de los factores recomendados e implementados
mejoró alcanzando la posición máxima 3, en forma gradual y en un tiempo de 2 meses y
1 semana. / Tesis

Identiferoai:union.ndltd.org:Cybertesis/oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/11732
Date January 2020
CreatorsInjante Oré, Richard Enrique
ContributorsMauricio Sánchez, David Santos
PublisherUniversidad Nacional Mayor de San Marcos
Source SetsUniversidad Nacional Mayor de San Marcos - SISBIB PERU
LanguageSpanish
Detected LanguageSpanish
Typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
SourceUniversidad Nacional Mayor de San Marcos, Repositorio de Tesis - UNMSM
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

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