Sistema de recomendación para mejorar la indexación de páginas web en el motor de búsqueda de Google
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Abstract
Hypertext manages the way the web is organized. It allows the webpages to know how must be the elements organized visually and hierarchically. And mainly it defines the way the search engines classify and indexes the content. That process is called search engine optimization (SEO), and it’s often being not properly implemented, due to the inexperience in the area of web content creators. This project is focused on help these creators to improve its SEO in the Google’s search engine. To accomplish this it was designed and developed a recommender system that analyses the plain HTML (Its content, intention and tags) and helped out by artificial intelligence and data mining identifies patterns in the best indexed web pages by Google. This patterns are related with the main topic of the web page and its intention. The patterns and the correct implementation of Google’s SEO rules are considered to give user friendly recommendations in natural language to the user.
Resumen en español
El hipertexto es el sistema de organización más importante en la web. Este permite presentar datos y vincular fragmentos de texto, permitiendo al usuario relacionar contenido y encontrar los elementos más relevantes. Además, el hipertexto ayuda (por medio de etiquetas) a los motores de búsqueda, indexar y clasificar contenido (pequeños fragmentos de texto). Dado que muchos de los usuarios que crean contenido en la web no son expertos en optimización para motores de búsqueda, el proceso de indexación y clasificación no se ejecuta de la manera adecuada. Dichos usuarios desean que el contenido que crean sea visto por la mayor cantidad de personas posibles, y de ahí la importancia de tener una buena indexación de sus páginas web.Esta investigación ayuda mediante una aplicación web a los creadores de páginas web a mejorar la indexación de sus páginas web en el motor de búsqueda de Google. Para ayudar a mejorar la indexación de este contenido publicado, en esta tesis se diseñó y desarrolló un sistema de recomendación. Este sistema de recomendación analiza el documento HTML (sus etiquetas, el contenido y la intención), utiliza la inteligencia artificial en conjunto con la minería de datos para así de identificar algunos patrones que tienen las páginas web mejor indexadas relacionando el tema principal y la intención del contenido. Además, se analiza la correcta implementación de las reglas que brinda Google para la optimización. Así generando recomendaciones expresadas con lenguaje natural para el usuario final.