Evaluación del funcionamiento de Google News como servicio de agregación de noticias web y su vinculación con otras plataformas automatizadas de información noticiosa

Este Trabajo de Fin de Máster realizado por Cintia de la Paz (Máster en Marketing Digital – Promoción 2019/2020), es sobre la Evaluación del funcionamiento de Google News como servicio de agregación de noticias web y su vinculación con otras plataformas automatizadas de información noticiosa.

En este proyecto se evalúa el funcionamiento de Google News como agregador y buscador de noticias en medios de comunicación online y se determina su vinculación con Google Discover como servicio automatizado de recomendación informativa, analizando la interacción entre ambas plataformas, en atención a sus parámetros reales de operatividad en la actualidad. La investigación se fundamentó en un estudio cuantitativo basado en el levantamiento de datos, respecto a la inserción de información noticiosa en Google News y Google Discover, considerando para su desarrollo un conjunto de factores de posicionamiento propios de las noticias analizadas y de los sitios web que las presentan, palabras claves vinculadas a los ámbitos político, empresarial y de farándula, e interacción con la web y con portales propiedad de Google, como principales patrones de posicionamiento. La interacción con la web se realizó durante 14 días ininterrumpidos y desde varios dispositivos electrónicos, el levantamiento de información se efectuó mediante un estricto proceso de observación, análisis de contenido cuantitativo y registro. Se pudo concluir que la originalidad de las noticias es requerida para que sean indexadas en Google News, la interacción con la web es determinante para la recomendación noticiosa de Google Discover, los factores que influyen en el posicionamiento SEO de las primeras posiciones se vinculan a originalidad y calidad, y la familia de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial usados por ambas plataformas son similares, diferenciándose puntualmente en la experiencia del usuario.

Nombre:
Cintia de la Paz
Tutor:
Ricardo Carreras
Máster:
Modalidad:
Semipresencial
Edición:
2019/2020
Temática:
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