En el presente estudio, analizamos el Contenido Generado por el Usuario (CGU) para medir la importancia de la Optimización para Motores de Búsqueda (SEO) para startups. Para este propósito, utilizamos varios algoritmos de agrupamiento para identificar comunidades de usuarios en Twitter. El conjunto de datos contenía un total de 67,126 tweets. Se aplicó un proceso de análisis de CGU en tres pasos a los datos. Primero, se desarrolló una asignación de Dirichlet latente (LDA) para dividir la muestra de CGU en temas. A continuación, se aplicó un análisis de sentimientos (AS) con aprendizaje automático para dividir la muestra de temas en sentimientos negativos, positivos y neutrales. Finalmente, se utilizó un proceso de análisis textual (AT) con técnicas de minería de datos para extraer indicadores relacionados con la optimización de la técnica SEO en startups. Los resultados nos ayudaron a identificar comunidades de CGU en Twitter sobre SEO para startups y los principales indicadores de optimización según los sentimientos expresados en los tweets. Nuestros resultados también demostraron que el Black Hat SEO no es la estrategia de posicionamiento más relevante del marketing digital para startups y que, aunque esta estrategia es utilizada por las startups, es predominantemente percibida de manera negativa por las comunidades de CGU de SEO.