Método para recomendar factores de posicionamiento personalizados en el motor de búsqueda de Google - Injante Oré, Richard Enrique (2020)
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.