Cómo construimos nuestra web con IA — caso HD SofT: 13 idiomas, WordPress, automatización y analítica

Este artículo cuenta cómo en HD SofT construimos nuestra propia web aprovechando la inteligencia artificial — pasando de Squarespace a WordPress + Bricks Builder, para 13 idiomas, en nuestro propio servidor, con un pipeline de publicación automatizado y analítica. Y lo que aprendimos por el camino.

Por qué dejamos Squarespace

Nuestro sitio anterior corría sobre Squarespace. Nos sirvió durante mucho tiempo, pero tres motivos lo llevaron a su fin:

• El multilingüismo era demasiado caro y torpe. Somos una empresa de software finlandesa, pero trabajamos en proyectos por todo el mundo. Queríamos que nuestros contenidos pudieran leerse en 13 idiomas — las funciones multilingües de Squarespace no daban la talla sin un complemento adicional y un precio mensual creciente.
• Estábamos atados al ecosistema de un único proveedor. Queríamos ser dueños del stack: la base de datos, el servidor, el proceso de despliegue y todo el contenido. Solo así podemos experimentar con nuevas soluciones de IA e integraciones sin limitarnos.
• El SEO y las búsquedas con IA requieren control. Los datos estructurados (JSON-LD), llms.txt y las etiquetas Open Graph por página no se pueden gestionar como queríamos confiando solo en servicios estándar.

Decidimos reconstruir — y de paso poner a prueba en la práctica hasta dónde llegan las herramientas de IA actuales cuando una empresa de software desarrolla con ellas su propia web de nivel productivo.

La elección del stack: WordPress, Bricks y un VPS propio

Elegimos WordPress como plataforma, Bricks Builder como maquetador y un VPS propio con un entorno basado en Docker y Kubernetes.

• WordPress, porque es el estándar: REST API, Yoast SEO y diez años de biblioteca de soporte para todo lo que necesitamos. Usamos Yoast SEO, Redirection (redirecciones de URL), Converter for Media (conversión automática a WebP) y AI Engine.
• Bricks Builder se encarga de la capa visual. Una decisión clave: dejamos todo el estilo (tipografía, colores, espaciados, grids) bajo el Theme Style de Bricks — no fijamos píxeles a mano en páginas individuales. Así la máquina (léase: la IA) puede generar nuevo contenido y este encaja en el diseño ya definido sin retoques aparte.
• Un VPS propio nos da control total: los costes son predecibles, el servidor está en Finlandia y podemos montar al lado automatizaciones n8n y otros proyectos en el mismo entorno.

¿Qué dejamos fuera? Los plugins de multilingüismo. En su lugar construimos nuestra propia solución, en la que cada idioma tiene su propia página bajo una ruta (por ejemplo /en/services/, /de/dienstleistungen/). La estructura de URL es sencilla, y los buscadores tratan las páginas como entidades propias, sin magia de traducción.

Producción de contenido con IA — un proceso repetible

La base de todo el contenido es el FI-master: la versión original en finés, que escribimos y editamos a mano. Solo cuando está cerrada, la IA la traduce a los otros 12 idiomas.

En la práctica el proceso es así:

1. El FI-master se escribe y se corrige a mano. El finés necesita un revisor humano — las palabras compuestas, la puntuación y los matices a menudo se le escapan a la IA.
2. Una vez aprobado el texto, ejecutamos el script de traducción, que produce la versión para todos los idiomas necesarios (en, de, es, fr, pt, pl, ro, tr, hi, ko, ar, fa).
3. Cada traducción recibe un meta campo _hdsoft_translation_key que apunta al ID del post FI-master. Así el sistema sabe qué versiones forman parte del mismo conjunto.
4. La imagen destacada y la fecha de publicación se copian automáticamente desde el master, de modo que las versiones traducidas mantienen coherencia visual.

Los idiomas RTL (árabe, persa) reciben atención especial: el atributo dir="rtl" en el HTML, una maquetación orientada correctamente y un hablante nativo como revisor.

La IA no añade información nueva, no inventa cifras ni cambia el tono. Su tarea es sencilla: traducir, no reescribir.

Automatización técnica: REST API, mu-plugins y GitHub Actions

Esta es la parte donde la IA realmente ahorra tiempo.

Las páginas se construyen a través de la REST API. En Bricks, la estructura de una página concreta se guarda en el meta campo _bricks_page_content_2 en formato JSON. Cuando queremos crear una nueva página de servicio, la IA genera una estructura JSON compatible con Bricks (Section → Container → Block → Heading + Text), la publica por la REST API y la página queda lista. Se puede revisar directamente en el editor, pero el grueso del trabajo se hace con un solo comando.

Los mu-plugins se encargan de las tareas especiales. Además de los componentes estándar usamos varios mu-plugins propios:

• hdsoft-jsonld.php — genera esquemas SEO ampliados (Service, SoftwareApplication, CreativeWork, ContactPage, FAQPage) por encima de la base que aporta Yoast.
• hdsoft-tracking.php — las etiquetas de Google Analytics, Lead Feeder y Bing Webmaster.
• hdsoft-domain.php — fuerza todas las URL que aparecen en las páginas al dominio final hdsoft.fi (evita restos de URL durante el cutover).
• hdsoft-llms.php — sirve el archivo /llms.txt a los buscadores de IA con el charset UTF-8 correcto.

Todos los mu-plugins se despliegan automáticamente a través de GitHub Actions: cuando se hace push a la rama main, el runner aplica el cambio al clúster de K8s. No hace falta ningún kubectl cp manual.

Un único JS global gestiona la navegación multilingüe. Un elemento Code de Bricks en la plantilla del header lee el código de idioma de la URL y traduce el menú, el pie de página y los enlaces anterior/siguiente. Esto significa que no creamos un header por idioma, sino que actualizamos un único archivo cuando añadimos un servicio nuevo.

SEO y GEO integrados desde el principio

Las búsquedas con IA (ChatGPT, Perplexity, Claude, Bing Copilot) son una especie distinta a Google. No indexan ni posicionan enlaces — leen la página como un resumen y responden directamente a la pregunta. Eso exige dos cosas:

1. Datos estructurados en formato JSON-LD. Yoast cubre lo básico (WebPage, Article, BlogPosting, BreadcrumbList, Organization). Nuestro hdsoft-jsonld.php añade los tipos especiales que importan: Service para páginas de servicio, SoftwareApplication para productos, FAQPage automáticamente cuando el contenido sigue un patrón de pregunta/respuesta.
2. llms.txt en la raíz del sitio. Es un resumen corto de quién es la empresa, qué hace y dónde encontrar más información. Lo mantenemos actualizado cada vez que añadimos un servicio, producto o proyecto nuevo.

La combinación funciona: las búsquedas con IA saben responder correctamente a preguntas del tipo “qué hace HD SofT”, sin tener que adivinar ni confundirnos con otra empresa.

Además, cada página incluye:

• el campo inLanguage en el JSON-LD, generado a partir del prefijo de la URL
• la etiqueta og:locale para las versiones traducidas (fi_FI, en_US, de_DE …)
• enlaces hreflang cuando todas las traducciones están listas
• párrafos orientados a la respuesta — breves, en formato pregunta y respuesta, para que la IA pueda extraer una respuesta de una sola frase

Analítica conectada en la misma tanda

Una web no se puede mejorar sin datos. Activamos desde el principio:

• Google Analytics 4 — tráfico básico, canales, páginas, comportamiento.
• Google Search Console — visibilidad orgánica, búsquedas principales, problemas de indexación.
• Lead Feeder — identificación a nivel de empresa cuando alguien visita las páginas repetidamente desde un rango de IP reconocible.
• Bing Webmaster Tools — Bing sigue siendo relevante sobre todo en el mercado B2B, y el Copilot de Microsoft lee Bing.

Hay una cosa especialmente destacable: el snapshot de marketing semanal. Escribimos un script de línea de comandos que obtiene los datos de GA4 y de Search Console, los compara con la semana anterior e imprime un resumen en Markdown: canales, países, páginas principales, búsquedas principales, deltas. No es un dashboard sofisticado, sino reporting práctico, pero garantiza que no se nos escape ninguna tendencia.

El pipeline de desarrollo asistido por IA aportó aquí una ventaja particular: cuando hay que formatear una consulta de datos de GA4 o de Search Console con la estructura correcta, la IA la resuelve en unas pocas líneas de código e interpreta el resultado en un formato legible para nosotros.

Cutover de DNS y mantenimiento posterior

Cambiamos el dominio de producción a hdsoft.fi el 4 de mayo de 2026. Nos preparamos así para el cutover:

• Construimos 28 redirecciones desde las URL antiguas de Squarespace a las nuevas — todas relativas, de forma que sobreviven al cambio de dominio.
• Los errores 404 se conectaron a GA4 como un evento propio, para detectar enlaces rotos rápido.
• El sitemap se entregó a Search Console solo después del cambio de DNS, no antes (de lo contrario Google lo marcaría como erróneo).

Tras el cutover ejecutamos el snapshot de marketing semanalmente durante las primeras cuatro semanas, después una vez al mes. Así detectamos rápido si alguna URL ha quedado en 404 o si alguna página está rindiendo sorprendentemente bien (en cuyo caso ampliamos su contenido).

Lo que aprendimos

Las lecciones más importantes no son técnicas, son de método.

• Diseña los estilos en un único sitio antes de que la IA empiece a producir contenido. El Theme Style de Bricks y las Global Classes son las herramientas de la IA: cuando la estructura está lista, la máquina solo rellena los huecos. Si dejas los estilos abiertos, la IA empezará a fijar píxeles a mano en cada página y el caos comienza.
• Cierra el FI-master antes de traducir. Si el master todavía evoluciona, las traducciones acaban degradándose entre generaciones distintas. Una sola fuente de verdad — y las demás la siguen.
• Revisión visual obligatoria. La IA es capaz de producir una página impecable a nivel de JSON pero que al usuario le parece un revoltijo. Ejecuta una captura basada en Playwright después de cada cambio — quien lee es una persona, no solo un validador.
• El finés necesita a una persona. Las palabras compuestas, la puntuación y el tono: la IA comete errores que la máquina no detecta. Mantén a un hablante nativo como último paso.
• Reúne el contexto en un único archivo. Tenemos CLAUDE.md en la raíz del repo: todas las reglas, herramientas, rutas y mecanismos de despliegue. Cuando se abre una sesión con la IA, ese archivo se lee primero. La persona hace lo mismo antes de empezar a editar: lee las instrucciones y no tendrás que empezar de cero.

Al final la mejor herramienta de IA es la que su usuario sabe detener. Generar es barato — la parte que decide es el control de calidad.

¿Quieres lo mismo llave en mano?

HD SofT desarrolla proyectos de servicios web y de contenido basados en IA para clientes. El mismo método, el mismo nivel de calidad, el mismo control: WordPress + Bricks, el pipeline de automatización, el multilingüismo y la analítica — todo conectado y a punto antes incluso de publicar la página.

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