El objetivo del trabajo se centra en inferir distintas estrategias de posicionamiento de p ginas Web en motores de b squeda. El problema consiste en explorar la relaci n entre distintos elementos que componen la p gina y el posicionamiento final en los motores de b squeda seg n el criterio y el dominio de las p ginas. El caso de estudio propone aprender de las variables que determinan el posicionamiento de una p gina entre las primeras diez posiciones en algunos motores de b squeda. Utilizamos t cnicas de aprendizaje inductivo, concretamente, un algoritmo gen tico aplicado a la extracci n de reglas de predicci n con algoritmos de b squeda global. Este algoritmo contiene modificaciones con respecto a los cl sicos, poblaci n inicial uniforme, discretizaci n USD Unparametrized Supervised Discretization), el cual maximiza la bondad global de los intervalos que obtiene, y codificaci n natural. Experimentamos con datos reales correspondientes al posicionamiento en los motores de b squeda, en el rea de optimizaci n de los mismos.