Програмний засіб для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПолупан, Юлія Вікторівна
dc.contributor.authorВакарчук, Каміла Андріївна
dc.date.accessioned2026-04-07T07:45:49Z
dc.date.available2026-04-07T07:45:49Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРозмір пояснювальної записки – 145 аркушів, містить 13 ілюстрацій, 22 таблиці, 5 додатків, 26 посилань на джерела. Актуальність теми. У роботі розглянуто проблему інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій для їх оптимізації. SEO (Search Engine Optimization) є ключовим елементом просування вебсайтів у пошукових системах, і від правильного налаштування параметрів залежить ефективність роботи вебресурсу. Виявлено потребу у створенні програмного засобу, який дозволяє автоматизувати процес збору, аналізу та оцінки SEO-параметрів, а також надає рекомендації для підвищення видимості сайту в пошукових системах. Мета дослідження. Метою роботи є розробка програмного засобу для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації пріоритезованих рекомендацій щодо їх оптимізації. Об’єкт дослідження: процес комплексної SEO-оптимізації вебресурсів на основі технічних та контентних SEO-показників. Предмет дослідження: методи, моделі та алгоритми інтелектуального аналізу SEO-показників вебресурсів і формування автоматизованих рекомендацій щодо їх оптимізації. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: - провести огляд наявних програмних рішень для SEO-аудиту та оцінити їх переваги й недоліки; - розробити методи автоматизованого збору, обробки та оцінки SEO параметрів; - розробити удосконалені пріоритезованих алгоритми рекомендацій щодо автоматичної генерації SEO-оптимізації для досліджуваного вебресурсу; - створити програмний засіб для автоматичного збору даних, їх обробки та генерації рекомендацій; - провести тестування програмного засобу та оцінити ефективність його роботи. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає в розробці програмного рішення, яке забезпечує автоматизоване формування пріоритизованих рекомендацій щодо оптимізації сайтів. Результат досягнутий шляхом розробки методики кластеризації SEO-показників, що дає змогу автоматично визначати найбільш значущі показники на основі вагових коефіцієнтів та поєднувати їх з величиною відставання сайту від значень ТОП-конкурентів, формуючи індивідуальні пріоритети для покращення ранжування. Практичне значення. Удосконалений програмний засіб може бути застосований власниками вебресурсів, маркетологами та SEO-фахівцями для автоматизації аналізу SEO-параметрів та підвищення ефективності просування сайтів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на VІІІ Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech2025)». Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: – Вакарчук К.А., Полупан Ю.В. Програмний засіб для видачі рекомендацій з вирішення SEO-завдань інтернет-ресурсу. Матеріали VIII Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2025)». Секція кафедри інформатики та програмної інженерії. 13-15 травня 2025 р., Київ, Україна.
dc.description.abstractotherExplanatory note size – 145 pages, contains 13 illustrations, 22 tables, 5 applications, 26 references. Topicality. This work addresses the problem of intelligent analysis of SEO parameters of web resources and automatic generation of recommendations for their optimization. Search Engine Optimization (SEO) is a key component of promoting websites in search engines, and the correct configuration of SEO parameters directly affects the efficiency and visibility of a web resource. There is a clear need for a software tool capable of automating the processes of collecting, analyzing, and evaluating SEO parameters, as well as generating recommendations aimed at improving a website’s performance in search engine rankings. The aim of the study. The aim of the study is to develop a software tool for intelligent analysis of SEO parameters of web resources and automatic generation of prioritized recommendations for their optimization. The object of research: the process of comprehensive SEO optimization of web resources based on technical, content-related and external parameters. The subject of research: methods, models, and algorithms of intelligent analysis of SEO indicators of web resources and the generation of automated recommendations for their optimization. To achieve this goal, the following tasks were formulated: - to review existing software solutions for SEO auditing and evaluate their advantages and limitations; - to develop methods for automated collection, processing, and assessment of SEO parameters; - to design improved algorithms for the automatic generation of prioritized SEO optimization recommendations for the analyzed web resource; - to develop a software tool for automated data collection, processing, and recommendation generation; - to perform testing of the software tool and evaluate its effectiveness. The scientific novelty of the results of the master's thesis lies in the development of a software solution that provides automated generation of prioritized recommendations for website optimization. The result was achieved by designing a methodology for clustering SEO indicators, which enables the automatic identification of the most significant metrics based on weight coefficients and combining them with the degree of the website’s lag behind TOP competitors. This allows for the formation of individualized priorities aimed at improving search ranking performance. The practical value of the improved software tool can be used by website owners, digital marketers and SEO specialists to automate the analysis of SEO parameters and enhance the effectiveness of website promotion. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Computer Science and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute». Approbation. The scientific provisions of the dissertation were tested at the VIII International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students «Software Engineering and Advanced Information Technologies (SoftTech-2025)». Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: – Vakarchuk K.A., Polupan Y.V. Software tool for issuing recommendations for solving SEO tasks of an Internet resource. Proceedings of the VIII International Scientific and Practical Conference of Young Scientists and Students «Software Engineering and Advanced Information Technologies (SoftTech-2025)». Department of Computer Science and Software Engineering. May 13-15, 2025, Kyiv, Ukraine.
dc.format.extent145 с.
dc.identifier.citationВакарчук, К. А. Програмний засіб для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Вакарчук Каміла Андріївна. - Київ, 2025. - 145 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/79995
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectSEO
dc.subjectвебресурс
dc.subjectінтелектуальний аналіз
dc.subjectавтоматичне генерування рекомендацій
dc.subjectпрограмний засіб
dc.subjectweb resource
dc.subjectintelligent analysis
dc.subjectautomatic generation of recommendations
dc.subjectsoftware tool
dc.subject.udc004.8:004.738.5
dc.titleПрограмний засіб для інтелектуального аналізу SEO-параметрів вебресурсів та автоматичної генерації рекомендацій
dc.title.alternativeIntelligent Analysis Software for SEO Parameters of Web Resources and Automatic Generation of Recommendations
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Vakarchuk_magistr.pdf
Розмір:
3.03 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи