La presente tesis tiene como objetivo mejorar el contenido de un sitio web mediante la identificación de sus Website Keyobjects, es decir, aquellos objetos que mejor atraen las preferencias de los usuarios de un sitio. Estos objetos corresponden a cualquier recurso presente en la web, ya sea un párrafo, imagen, animación, etc. A partir del uso de estos objetos, el webmaster puede emprender acciones tendientes a mejorar el contenido del sitio, su estructura y los formatos de presentación de la información.Para identificar los Website Keyobjects, se desarrolló una metodología basada en técnicas de Web Mining, las cuales permitieron extraer información y conocimiento a través del procesamiento de los datos originados en el sitio. Estos datos, por su estructura, requieren de una limpieza y pre - procesamiento previo. En este sentido, destaca el hecho de incorporar metadatos para la representación de los objetos del sitio, a fin de que estos puedan ser utilizados como parte de las componetes de los vectores de características que serán la entrada de los algoritmos de Web Mining utilizados. La metodología se considerará exitosa, si logra parear los objetos de un sitio con los grupos de usuarios que los consideran más atractivos al aplicarla a un sitio web de prueba.La metodología consta de cuatro pasos. Primero se caracterizan los objetos como un conjunto de conceptos que son asociados a una categoría mediante la incorporación de metadatos. Luego se define una medida de similitud que permite comparar dos objetos en forma independiente al formato de presentación que posean. Posteriormente, a partir un proceso llamado “sesionización”, se reconstruyen las sesiones de los usuarios usando los registros contenidos en el Web Log. El proceso anterior, posibilita la creación de los vectores de características que dan cuenta de la navegación y preferencias de los objetos que ven los usuarios. Luego se utilizan los algoritmos de Data Mining: SOFM, K - Means y Association Rules. Los patrones extraídos usando estas técnicas, permitieron extrapolar qué objetos son del interes de los usuarios y luego la identificación de los Website Keyobjects.Esta metodología fue implementada sobre el sitio corporativo de la empresa de soluciones geográficas dMapas (www.dmapas.com). Al ejecutar los algoritmos de Data Mining se identifica un conjunto de clusters, a partir de los cuales se extrajeron los diez objetos con más consultas, denominados como Website Keyobjects.Para compromar la efectividad de los Website Keyobjects identificados, se aplicó una encuesta de utilidad a un grupo controlado de usuarios del sitio. Los resultados de esta, indican que los objetos predilectos de los usuarios coinciden en un 87% con los Website Keyobjects encontrados por la metodología, lo que muestra que esta funciona adecuadamente.La contribución de este trabajo radica principalmente en el desarrollo de un esquema que permite comparar los contenidos de dos objetos en forma independiente de su presentación. Éste es utilizado en una metodología que permite descubrir cuáles son los objetos más atractivos para los usuarios dentro de un sitio.