A medida que la Web sigue creciendo, tanto en tamano como en complejidad, la busqueda Web llega a ser un servicio ubicuo que permite a los usuarios encontrar todo tipo de informacion, recursos y actividades. Sin embargo, asi como la Web evoluciona tambien lo hacen las necesidades de los usuarios. Hoy en dia, los usuarios tienen intereses mas complejos que van mas alla de las tradicionales consultas informacionales. Por lo tanto, es importante para los motores de busqueda Web, no solo continuar respondiendo efectivamente las consultas informacionales y navegacionales, sino tambien identificar y proveer resultados precisos para los nuevos tipos de consultas. El objetivo de esta tesis es analizar el impacto de la intencion de la consulta en el comportamiento de busqueda de los usuarios. Para lograr esto, primero estudiamos el comportamiento de usuarios con diferentes intenciones en las paginas de resultados de motores de busqueda (SERP). Nuestro estudio muestra que la intencion de la consulta afecta todo el proceso de decision en la SERP. Los usuarios con diferentes intenciones prefieren resultados de busqueda diferentes (organicos, patrocinados), miran diferentes areas de interes (titulo, snippet, URL, imagen) y se concentran en resultados con diferente posicion en el ranking. Identificar automaticamente la intencion de la consulta aportaria elementos valiosos que permitiran a los sistemas de busqueda adaptar sus resultados a los comportamientos cambiantes del usuario. Por esto, esta tesis propone un metodo para identificar automaticamente la intencion detras de la consulta. Nuestra hipotesis es que el rendimiento de la clasificacion de consultas basada en facetas simples puede ser mejorado con la introduccion de ejemplos multi-faceta en el proceso de aprendizaje. Por lo tanto, estudiamos un grupo amplio de facetas e investigamos si la combinacion de facetas puede mejorar su predictibilidad. Nuestros resultados muestran que esta idea puede mejorar significativamente la calidad de la clasificacion. Dado que la mayoria de trabajos previos estan orientados al estudio de facetas individuales, estos resultados son un primer paso hacia un modelo integrado de clasificacion de la intencion de la consulta.