У магістерській роботі удосконалено метод та алгоритм кластеризації даних k-means для задачі аналізу запитів в пошукових системах, що покращило ефективність відслідковування та зберігання для подальшого аналізу позиції веб-сайту в пошукових системах за певний період часу. На основі запропонованого методу та алгоритму створено інтелектуальну систему моніторингу і просування веб-сайтів в пошукових системах, використання якої обумовлено необхідністю постійного аналізу позицій комерційних сайтів в пошуковій видачі для збільшення їх відвідуваності в процесі пошукової оптимізації. Мaтeрiaли мaгiстeрськoї рoбoти мoжуть бути викoристaнi для прoвeдeння лaбoрaтoрних занять з дисципліни "Web-технології та Web-дизайн". Ключові слова: користувач, збір позицій, ресурс, алгоритм кластеризації, пошуковий запит, система моніторингу, результати пошуку, просування веб-сайту, аналіз конкурентів, семантичне ядро сайту, педагогічний експеримент. In the master's degree work thesis the methods are based on the use of system analysis, functional modeling, clustering algorithms, algorithm theory and object-oriented design. The k-means data clustering algorithm is improved for the query analysis in search engines and based on the algorithm, an intelligent system for monitoring and promoting websites in search engines is created. The proposed methods have made it possible to more effectively track and allow for further analysis of the position of a website in search engines for a certain period of time, due to the urgency of the need for constant analysis of the positions of commercial sites in the search engine for increasing their attendance in the process of search engine optimization. Media programs can be used to conduct lobby lessons from the discipline "Web-technologies and Web-design". Keywords: user, position collection, resource, clustering algorithm, search query, monitoring system, search results, web site promotion, competitor analysis, semantic core of the site, pedagogical experiment.