Este documento aborda el desafío de determinar objetivamente la personalidad de un sitio web mediante el desarrollo de una metodología basada en análisis cuantitativo automatizado, evitando así los sesgos inherentes a las encuestas humanas. Utilizando una base de datos de 3000 sitios web, herramientas de extracción de datos recopilan información relevante, que luego se analiza utilizando técnicas de Inteligencia Artificial (IA), incluyendo aprendizaje automático (AA) y procesamiento de lenguaje natural. Se implementan cuatro algoritmos de AA: K-means, Maximización de Expectativas, Agrupamiento Jerárquico Aglomerativo y DBSCAN, para evaluar y clasificar los rasgos de personalidad de los sitios web. Se evalúan las fortalezas y debilidades de cada algoritmo en términos de organización de datos, flexibilidad de clústeres y manejo de valores atípicos. Se desarrolla una herramienta de software para facilitar el proceso de investigación, desde la creación de la base de datos y la extracción de datos hasta la aplicación de AA y el análisis de resultados. La validación experimental, realizada con conjuntos de datos de entrenamiento y prueba idénticos, logra una tasa de éxito de hasta el 94% (con un error de