Optimización predictiva en SEO
Explorando modelos predictivos para anticipar tendencias
- Cita rápida
- Sánchez Mosquete (2025)
- Idioma
- Español
- Páginas
- N/D
Resumen
La optimización predictiva en SEO aborda la dimensión temporal: cómo anticipar la evolución del tráfico y las tendencias de demanda. Mediante modelos estocásticos ARIMA y redes neuronales recurrentes LSTM, este trabajo establece las bases para incorporar el retardo temporal en la toma de decisiones SEO, base sobre la que el estudio posterior del TGS construye la dimensión arquitectural (topológica). Se demuestra un retardo medio de ~2 meses entre señal SEO y cambio en tráfico.
Hallazgos clave
Índice
- 1Introducción y motivación
- 2Marco teórico: modelos predictivos aplicados al SEO
- 3Metodología: ARIMA y LSTM
- 4Resultados empíricos
- 5Discusión
- 6Conclusiones y trabajo futuro
Descargas y referencias
Metadatos
| Tipo de recurso | Preprint |
|---|---|
| Editor / Publisher | SSRN (Social Science Research Network) |
| DOI | 10.2139/ssrn.5130259 |
| Fecha | 2025 |
| Idioma | Español |
| Método | Series temporales con ARIMA y redes neuronales LSTM |
| Aplicación | Predicción de tendencias y tráfico SEO con retardo de ~2 meses |
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Formato APA 7.
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Sánchez-Mosquete, J. (2025). Optimización predictiva en SEO: Explorando modelos predictivos para anticipar tendencias. SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.5130259Continúa la lectura.
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