在房地产评估领域,市场比较法是使用较为广泛的方法,其原理简单,便于操作和理解。但传统市场比较法在实际运用过程中存在诸多缺陷,具有一定主观性,造成估值精度受限,需要进行相应改进。近年来,我国房地产评估行业开始向大数据评估方向靠拢。通过构建估价案例库和运用大数据分析等技术,在一定程度上提高了评估效率和最终估值结果的精确性。由于房产价值较大,购房前居民大多会在搜索引擎上进行相关搜索以收集信息,通过对相关搜索痕迹的整合可以更好地对房地产价格和价值进行研究分析。因而在进行房地产评估时,也有必要考虑网络搜索指数对房地产价格的影响。本文在梳理国内外学者已有研究的基础上,从网络搜索指数在房地产估价领域的应用出发,根据相关系数等标准对关键词进行筛选,采用因子分析法对网络搜索指数进行合成。通过搭建实证模型,验证网络搜索指数与房地产价格和价值之间的关联。在此基础上,量化各类因素对房价的影响,并在估价实例中加入网络搜索指数以优化可比案例和进行时间因素修正。与未加入网络搜索指数所得的估价结果进行对比,说明网络搜索指数在房地产市场比较法估价中的改进效果,从而在一定程度上体现该方法的先进性和实用性。研究结果表明:（1）在互联网普及、大数据分析技术进步的背景下,居民在信息搜集过程中对网络搜索引擎较为依赖。网络搜索指数的高低可以反映居民对房地产市场的关注,而这种关注会通过影响房地产供求并最终由房地产价格变动体现出来。（2）在房地产估价过程中,传统市场比较法对可比案例的选择具有一定的主观性,通过设定权重并加入网络搜索指数变量,可以更为准确地筛选出真正具有可比性的案例,提高估值精度。（3）借助网络搜索指数对交易时间因素进行修正后,所得评估结果更加合理,可在更高程度上减少误差,提高最终估值的准确性。本文基于网络搜索指数对房地产市场比较法进行改进,丰富了房地产估价理论体系,可操作性较强。所构建的模型框架可应用于其他社会经济指标,具有一定的合理性和科学性。