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Un motor autónomo de crecimiento orgánico para SEO, AEO y GEO que aprende un sitio, decide la siguiente acción, la escribe, la revisa y la publica: nuestro propio producto de IA, en su tramo final.

(01). PROYECTO

¿Cómo dejar que un modelo de lenguaje publique cada semana en el sitio de un cliente sin dejar que decida qué es verdad?

Wovio es el producto propio de Le Website Tech: un motor autónomo de crecimiento orgánico para SEO, AEO y GEO. Aprende el sitio, el Google Analytics y el Search Console de un negocio, decide la única acción de mayor impacto de la semana, la escribe, la pasa por una compuerta de calidad y la publica como borrador en WordPress; luego mide el resultado y vuelve a planificar. Trabaja en español e inglés y está en beta cerrada con los primeros clientes de Le Website.

Diseñamos y construimos el sistema completo: modelo de datos, planificador, capa de LLM, compuertas de calidad, evaluación y el plugin de WordPress.

Recorrido – 2026

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(01) SOBRE EL PROYECTO

¿Qué hace falta para confiarle a un LLM el sitio de un cliente, semana tras semana?

La primera decisión fue separar recuperación, decisión y generación. Todo lo que Wovio sabe vive en un fact store en PostgreSQL: cada hecho con su fuente, su fecha de medición, su vigencia y su confianza, de modo que un hecho vencido nunca se usa. La planificación es aritmética sobre esos hechos, y un filtro de recurrencia escrito en SQL quita las acciones ya ejecutadas antes de puntuar cualquier candidata por impacto, confianza y esfuerzo. El modelo nunca elige qué hacer: solo ejecuta el paso tres de seis.

La capa de LLM es ingeniería de LLM, no adivinar prompts. Una abstracción de proveedor cubre Anthropic, DeepSeek, Kimi y Qwen; una tabla de enrutamiento elige el nivel de modelo según el tipo de acción, con un solo criterio: cuánto costaría equivocarse. Un borrador que nadie ha visto va a un modelo intermedio; la reescritura de una página que ya rankea va al mejor. Los briefs se construyen en código bajo cuatro reglas —un brief, un trabajo, un objetivo, cero decisiones abiertas— con los límites numéricos escritos, porque un modelo más barato no escribe peor español: decide peor. Cada respuesta lleva sus tokens y su costo real, las salidas tienen tope por tarea y el techo es de quince dólares por cliente al mes. La recuperación enriquece cada brief con los hechos relevantes y las tres páginas vecinas más cercanas, por coincidencia léxica a propósito: a esta escala una base vectorial sería montar una grúa para levantar una silla, y el código marca la única función que habrá que cambiar el día que un cliente tenga miles de páginas.

(02) CALIDAD Y GOBERNANZA

¿Quién revisa el trabajo del modelo?

Una compuerta mecánica, no otro modelo: mínimos de palabras, rangos de caracteres por campo y una lista negra de frases de relleno en español e inglés, porque un LLM juzgando a otro LLM falla de forma correlacionada. La gobernanza asigna un nivel de riesgo a cada acción, protege las páginas que ya están en el top diez, frena los cambios masivos y permite que cada sitio corra en modo manual —cada pieza espera aprobación— o automático cuando el cliente ya confía.

Nada se registra sin evidencia adjunta a la acción, toda publicación nace como borrador en WordPress y todo se puede revertir. El plugin es propio y usa contraseñas de aplicación, así que nunca se pide la contraseña del cliente.

(03) EVALUACIÓN E INFRAESTRUCTURA

¿Cómo sabemos que funciona antes de que un cliente lo pague?

Con el código viajan dos bancos de evaluación: un corpus congelado de veinte páginas reales calificado por la misma compuerta de producción, y una simulación de treinta días con seis ciclos semanales que confirmó el filtro de recurrencia en los seis criterios. Un transporte por Claude CLI permite correr el motor con una suscripción y sin clave de API, aislado de las herramientas del operador para que los resultados sean reproducibles.

Por debajo: Python 3.12 y FastAPI, SQLAlchemy asíncrono sobre PostgreSQL 16, Alembic, un tope duro de 500 líneas por archivo que verifica una prueba, aislamiento por tenant en cada consulta, contraseñas Argon2id y una bóveda cifrada de credenciales por cliente. Desplegado con Docker Compose detrás de Caddy en DigitalOcean, con dos temporizadores: el lunes mide y replanifica, cada día ejecuta.

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(04) OBJETIVOS DEL PROYECTO

Publicar solo lo que una persona podría defender: cada acción con su evidencia, su nivel de riesgo y su costo.

Hacer del modelo la pieza más barata y menos confiable del sistema, y aun así conseguir el crecimiento.

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Wovio es lo que aprendimos en años de hacer SEO a mano, escrito como software que tiene que probar cada paso antes de publicar.

Francisco Gonzalez Gerente de proyecto

NEXT PROJECT

Marvin

Implementación de IA