Soamee.com: 996 Seiten in 5 Sprachen mit einem Boutique-Team

Die unangenehmste Fallstudie ist die eigene. Es gibt keinen Kunden, dem man das Verdienst zuschreiben kann, und keine fremden Geschäftszahlen, hinter denen man sich verstecken könnte: nur ein Repository, das jeder prüfen kann. Das ist die Geschichte, wie soamee.com von einer gewöhnlichen Unternehmenswebsite zum Feldtest unserer Methodik wurde.

Die Herausforderung

Eine Boutique-Agentur hat ein Rechenproblem. Unsere internationalen Kunden kommen aus Spanien, Portugal, Italien, Deutschland und dem englischsprachigen Raum, und jeder Markt möchte in seiner Sprache lesen. Die Website, die wir brauchten, war keine Fünf-Seiten-Website: Sie war ein vollständiger Katalog aus Leistungen, Branchen, Integrationen, Vergleichen und eigenen Produkten — mal fünf.

Rechnet man klassisch, geht das Projekt nicht auf. Jede Landingpage von Hand zu übersetzen und zu pflegen frisst genau die Zeit, die in Kundenprojekte gehört, und wir alle kennen den Ausgang: Spanisch bleibt aktuell, Deutsch friert zwei Jahre ein, und am Ende steht eine Website, die einen schlechteren Eindruck macht als gar keine deutsche Version.

Die drei konkreten Probleme waren:

• Mehrsprachige Parität: Jeder neue Inhalt musste in fünf Sprachen erscheinen — oder gar nicht. Keine «vorübergehenden» Ausnahmen, die ewig halten.
• Konstante technische Qualität bei hohem Tempo: Schnell zu veröffentlichen ist einfach; schnell zu veröffentlichen, ohne kaputte Metadaten, Geisterbilder und tote Links zu hinterlassen, nicht.
• Opportunitätskosten: keine einzige Stunde des Teams für Aufgaben, die eine Maschine erledigen und überprüfen kann.

Unsere Lösung

Wir haben im eigenen Haus die Pipeline angewendet, die wir bei Kunden einsetzen: den CRAFT-Prozess (Consult, Research, Architect, Forge, Track) mit einer Schicht aus KI-Agenten darunter und automatischen Qualitätstoren darüber.

Die Entscheidungen bleiben menschlich

Websitearchitektur, Designsystem, Inhaltstaxonomie und redaktionelles Urteil hat das Team entschieden. Agenten wählen nicht aus, was gebaut wird: Sie führen aus, was bereits entschieden ist. Jede Änderung durchläuft vor dem Merge eine menschliche Review — ausnahmslos.

Die Agentenschicht übernimmt das Repetitive

Wo die Arbeit mechanisch und überprüfbar ist, delegieren wir:

• Übersetzungen in vier Sprachen jedes Artikels und jeder Landingpage, anschließend geprüft
• Seitengerüste aus Vorlagen und bereits strukturierten Daten
• Massenmigrationen und Refactorings, die Hunderte Dateien gleichzeitig berühren
• Prüfskripte und CI-Automatisierungen

Die Qualitätstore werden nie übersprungen

Hier liegt der Teil, der das Tempo tragfähig macht. Jede Änderung passiert automatische Prüfungen, bevor sie in Produktion geht, und dieselben Prüfungen laufen lokal über einen pre-push-Hook:

• Übersetzungsabdeckung: Erscheint ein Inhalt auf Spanisch ohne seine vier Übersetzungen, schlägt der Push fehl
• Bildprüfung: Jedes referenzierte Bild existiert, und zwei verschiedene Inhalte verwenden nie dieselbe Datei
• SEO-Audit: Titel, Descriptions, h1, Canonicals und hreflang jeder gebauten URL
• Schema.org-Validierung: das JSON-LD jeder Vorlage, geprüft
• Social Cards: Jede URL erhält ihre eigene Karte mit eigenem Text, on demand gerendert

Dazu kommen die geplanten Audits: Lighthouse, ein Detektor für tote Links, ein Metadaten-Wächter und Ranking-Snapshots. Insgesamt 22 Automatisierungen.

Social Cards als Beispiel für den Ansatz

Ein kleines Detail zeigt den Unterschied gut. Jede URL der Website hat ihre eigene Social-Vorschau — mit dem Titel und der Beschreibung genau dieser Seite und im Design ihres Bereichs. Nicht ein einziges Bild liegt im Repository: Sie werden on demand mit satori und resvg gerendert, ohne Browser, und im Speicher zwischengespeichert.

Das für tausend Seiten von Hand zu machen, ist nicht machbar. Automatisiert ist es eine Vorlage pro Inhaltsfamilie plus ein Endpunkt. Genau diese Art von Arbeit wechselt die Kategorie, sobald die Grenzkosten der Ausführung einbrechen.

Ergebnisse

• 996 Seiten veröffentlicht und gepflegt, ohne dynamische Routen
• 5 Sprachen in echter Parität: Spanisch, Englisch, Portugiesisch, Italienisch und Deutsch
• 635 Blogartikel (127 spanische Originale plus ihre vier Übersetzungen)
• 130 Fallstudien veröffentlicht (26 Fälle × 5 Sprachen), immer synchron
• 67 Komponenten eines eigenen Designsystems, ohne gekaufte Templates
• 22 CI-Automatisierungen, die Übersetzungen, Bilder, SEO, Schema.org, Links und Performance überwachen

Die Zahl, die uns am meisten bedeutet, ist nicht das Volumen, sondern die Parität. Fünf Sprachen gleichauf zu halten ist das Erste, was jedes Team mit knapper Kapazität aufgibt: Es ist der ehrliche Indikator dafür, ob eine Pipeline funktioniert oder nur auf einer Landingpage gut klingt.

Was nicht funktioniert hat

Wir veröffentlichen auch das Kleingedruckte, denn eine Fallstudie ohne es ist nichts wert.

Originäres visuelles Design war das Feld mit der geringsten Hilfe: Das Generierte tendierte zum Generischen und musste von Hand neu gemacht werden, bis die Identität saß. Produktentscheidungen und komplexe Geschäftslogik blieben vollständig menschlich und kosteten genau die Zeit, die man erwarten würde. Und in den ersten Wochen haben wir die Review unterschätzt: Ohne die Qualitätstore erzeugte Tempo schneller Schulden als Seiten. Genau daraus sind die Automatisierungen entstanden.

Tech-Stack

• Framework: Astro 5 im Hybridmodus (SSR mit @astrojs/node)
• Styling: Tailwind CSS v4 mit eigenem Designsystem
• Interaktivität: React-Inseln, wo sie gebraucht werden
• Inhalte: Markdown Content Collections für Blog und Fallstudien
• Social Images: satori + resvg, on demand gerendert
• CI/CD: GitHub Actions und Deployment auf Dokku
• Qualität: eigene Node-Checker, ausgeführt in der CI und in Git-Hooks