Aplicação da Linguagem Python no Search Engine Optimization: Explorando sua Contribuição para a Análise de Dados

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.4301/S1807-1775202623004

Palabras clave:

Python; Search Engine Optimization; Análise de dados; Automação

Resumen

Este estudo investiga a contribuição da linguagem Python na análise e otimização de dados para Search Engine Optimization (SEO), com foco na organização e recuperação da informação. Adota-se uma abordagem teórico-exploratória, fundamentada em levantamento bibliográfico em bases reconhecidas, como Scopus e Web of Science, além da análise de ferramentas especializadas em SEO. O estudo identificou que Python, por meio de bibliotecas como Pandas e NumPy, permite a automação de processos essenciais, como extração de dados, análise de palavras-chave e modelagem preditiva de padrões de indexação. Os resultados apontam que a aplicação dessas ferramentas melhora a eficiência das estratégias de Search Engine Optimization, tornando-as mais precisas e baseadas em dados. Além disso, destaca-se a interseção entre Ciência da Informação e Ciência da Computação, evidenciando como a programação pode contribuir para a estruturação semântica e organização dos conteúdos digitais. Conclui-se que Python oferece soluções eficazes para a automação e análise preditiva no Search Engine Optimization, potencializando a visibilidade e recuperação da informação nos motores de busca. Sugere-se a realização de estudos experimentais para validar a aplicação prática dessas técnicas em cenários reais.

Biografía del autor/a

Felipe Ivo da Silva, Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), São Carlos, SP, Brasil

Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), mestre em Ciência da Informação pela mesma instituição, pós-graduado em Data Science pela Universidade Anhembi Morumbi (2024) e bacharel em Banco de Dados pelo Centro Universitário Estácio Ribeirão Preto (2022). Atualmente, atua como docente no curso de Desenvolvimento de Software Multiplataforma da Faculdade de Tecnologia de São Paulo e é pesquisador bolsista do Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia (IBICT), vinculado ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (MCTI). Integra os grupos de pesquisa Dados e Metadados (GPDM), Laboratório de Organização e Tratamento da Informação e Laboratório de Estudos e Práticas em Organização da Informação e Tecnologias (LOITec).

Gustavo Camossi, Centro Universitário Euripedes de Marília (UNIVEM), Marília, SPBrasil. Universidade Estadual Paulista - UNESP, Marilia, SP, Brasil

Currently pursuing a PhD in Information Science, Master's degree in Information Science - Area of ​​concentration: Information, Technology and Knowledge from the São Paulo State University (Unesp). Bachelor's degree in Administration with a specialization in Marketing from the Eurípedes de Marília University Center (UNIVEM). Specialist in Logistics from the Lins University Center (UNILINS), graduated in Technology in Systems Analysis and Development (FATEC - Garça). Specialist in Data Science and Big Data from the Pontifical Catholic University of Campos de Minas Gerais (PUC Minas). Member of the Research Groups New Technologies in Information (GPNTI-Unesp).

Marilde Terezinha Prado Santos, Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), São Carlos, SP, Brasil

Professora associada lotada no Centro de Ciências Exatas e Tecnologia/ Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Doutora em Ciência com ênfase em Física Computacional pela Universidade de São Paulo (2000). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (1994) e Bacharel em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (1991). Principais áreas de interesse: engenharia e aplicações de ontologias crisp e fuzzy, recuperação de informação, mineração de dados, integração de dados e web semântica.

Cecílio Merlotti Rodas, Universidade Estadual Paulista (UNESP), Votuporanga, SP, Brasil. Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Votuporanga, SP, Brasil

Doutor em Ciência da Informação pela Unesp, pesquisa com a tecnologia de Eye Tracking e sua aplicação no contexto de User Experience, nas linhas de pesquisa Ambientes informacionais digitais e Arquitetura da informação digital. Membro do Grupo de Pesquisa "Novas Tecnologias em Informação", da UNESP. Membro do Grupo de Pesquisa "Informação e Conhecimento no Ciberespaço", da UEL. Avaliador em periódicos científicos em Ciência da Informação. Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2004), área de concentração Ciência da Computação e Automação; Graduado em Ciência da Computação pelo Centro Universitário de Votuporanga (2000); Licenciado em Informática pela Universidade Católica de Brasília (2008); Especialista em Banco de Dados pela Wpos (2012). Atuação profissional: Docente do Instituto Federal de São Paulo - Campus de Votuporanga em Regime de Dedicação Exclusiva (RDE). Docente na Unesp de Marília, no Programa de Pós-Graduação em Ciência da Informação. 

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Publicado

2026-04-16

Cómo citar

Ivo da Silva, F., Camossi, G., Prado Santos, M. T., & Merlotti Rodas, C. (2026). Aplicação da Linguagem Python no Search Engine Optimization: Explorando sua Contribuição para a Análise de Dados. JISTEM Journal of Information Systems and Technology Management, 23. https://doi.org/10.4301/S1807-1775202623004

Número

Vol. 23 (2026)

Sección

Articles

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