Optimización predictiva en SEO
Explorando modelos predictivos para anticipar tendencias
Resumen
La optimización predictiva en SEO aborda la dimensión temporal: cómo anticipar la evolución del tráfico y las tendencias de demanda antes de que se consoliden. Mediante modelos estocásticos ARIMA y redes neuronales recurrentes LSTM, este trabajo incorpora el retardo temporal a la toma de decisiones SEO y deja preparada la base metodológica sobre la que el estudio del TGS añade la dimensión arquitectural (topológica). Se demuestra un retardo medio de ~2 meses entre la señal SEO y el cambio en tráfico.
Hallazgos clave
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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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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