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CHANGED
@@ -28,28 +28,41 @@ def get_mention_instruction(product_mention, product):
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# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
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30 |
cta_types = {
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31 |
"urgencia": [
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32 |
-
"
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33 |
-
"
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34 |
],
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35 |
"descuento": [
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36 |
-
"
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37 |
-
"
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38 |
],
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39 |
"exclusividad": [
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40 |
-
"
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41 |
-
"
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42 |
],
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43 |
"beneficio_claro": [
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44 |
-
"
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45 |
-
"
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46 |
],
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47 |
"personalización": [
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48 |
-
"
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49 |
-
"
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50 |
-
]
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51 |
}
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52 |
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53 |
# Función para generar llamados a la acción
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54 |
def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature):
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55 |
product_mention = get_random_product_mention()
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@@ -64,31 +77,45 @@ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temp
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64 |
"response_mime_type": "text/plain",
|
65 |
}
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66 |
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67 |
model = genai.GenerativeModel(
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68 |
-
model_name="gemini-1.5-flash",
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69 |
-
generation_config=generation_config,
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70 |
-
system_instruction=
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)
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73 |
-
#
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74 |
selected_types = random.sample(list(cta_types.keys()), min(number_of_ctas, len(cta_types)))
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75 |
ctas_instruction = (
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76 |
f"Tu tarea es crear {number_of_ctas} llamados a la acción efectivos dirigidos a {target_audience}, "
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77 |
f"para promover {call_to_action}. Usa la siguiente mención: {mention_instruction}. "
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78 |
-
"Asegúrate de
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79 |
-
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80 |
-
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81 |
-
chat_session = model.start_chat(
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82 |
-
history=[
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83 |
-
{
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84 |
-
"role": "user",
|
85 |
-
"parts": [ctas_instruction],
|
86 |
-
},
|
87 |
-
]
|
88 |
)
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89 |
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90 |
-
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91 |
-
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93 |
# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
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94 |
st.set_page_config(page_title="Enchanted CTAs", layout="wide")
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@@ -149,4 +176,4 @@ if submit:
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149 |
except ValueError as e:
|
150 |
col2.error(f"Error: {str(e)}")
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151 |
else:
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152 |
-
col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo, el producto y la acción.")
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28 |
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29 |
# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
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30 |
cta_types = {
|
31 |
+
"directos": [
|
32 |
+
"Descargar la guía para mejorar mi productividad diaria.",
|
33 |
+
"Suscribirme para recibir actualizaciones y promociones exclusivas.",
|
34 |
+
"Unirme a la prueba gratis de 14 días y descubrir nuevas funciones.",
|
35 |
+
"Registrarme para acceder a contenido premium y estrategias efectivas.",
|
36 |
+
"Comprar ahora y obtener un regalo especial con mi pedido."
|
37 |
+
],
|
38 |
"urgencia": [
|
39 |
+
"Inscribirme ahora para asegurar mi lugar antes de que se agoten las plazas.",
|
40 |
+
"Comenzar mi transformación hoy y no perder más tiempo."
|
41 |
],
|
42 |
"descuento": [
|
43 |
+
"Aprovechar el 50% de descuento y comprar por tiempo limitado.",
|
44 |
+
"Hacer mi pedido ahora y obtener un 30% de descuento adicional."
|
45 |
],
|
46 |
"exclusividad": [
|
47 |
+
"Acceder a contenido exclusivo solo para miembros.",
|
48 |
+
"Ser parte de un grupo selecto y disfrutar de beneficios únicos."
|
49 |
],
|
50 |
"beneficio_claro": [
|
51 |
+
"Mejorar mi productividad en solo una semana.",
|
52 |
+
"Transformar mi carrera profesional con herramientas avanzadas."
|
53 |
],
|
54 |
"personalización": [
|
55 |
+
"Descubrir cómo personalizar esta oferta para mis necesidades.",
|
56 |
+
"Elegir las opciones que mejor se adapten a mis necesidades."
|
57 |
+
]
|
58 |
}
|
59 |
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60 |
+
# Función para que el modelo elija automáticamente el tipo de CTA y el CTA específico
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61 |
+
def get_random_cta():
|
62 |
+
cta_type = random.choice(list(cta_types.keys())) # Selección aleatoria del tipo de CTA
|
63 |
+
cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
|
64 |
+
return cta
|
65 |
+
|
66 |
# Función para generar llamados a la acción
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67 |
def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature):
|
68 |
product_mention = get_random_product_mention()
|
|
|
77 |
"response_mime_type": "text/plain",
|
78 |
}
|
79 |
|
80 |
+
# Configuración del modelo generativo y las instrucciones del sistema
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81 |
model = genai.GenerativeModel(
|
82 |
+
model_name="gemini-1.5-flash", # Nombre del modelo que estamos utilizando
|
83 |
+
generation_config=generation_config, # Configuración de generación
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84 |
+
system_instruction=(
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85 |
+
"Eres un experto copywriter especializado en productos que solucionan problemas de tus clientes. "
|
86 |
+
"Tu tarea es ayudarme a escribir llamados a la acción (CTA) para mi [página web, landing, correo], "
|
87 |
+
"teniendo en cuenta los puntos débiles de mi [cliente ideal] y el [producto] y la [acción] a realizar. "
|
88 |
+
"Recuerda que un buen CTA debe tener:\n\n"
|
89 |
+
"1. **Acción**: Palabras que invitan a realizar un movimiento (e.g., 'Descargar', 'Suscribirse').\n"
|
90 |
+
"2. **Valor**: Explicar el beneficio que el usuario obtendrá al realizar la acción.\n\n"
|
91 |
+
"Basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear los CTA's:\n\n"
|
92 |
+
"**Ejemplos de CTAs en Voz Activa en Primera Persona:**\n"
|
93 |
+
"- 'Descargar la guía para mejorar mi productividad diaria'\n"
|
94 |
+
" - Acción: Descargo\n"
|
95 |
+
" - Valor: Mejorar mi productividad diaria\n\n"
|
96 |
+
"- 'Suscribirme para recibir actualizaciones y promociones exclusivas'\n"
|
97 |
+
" - Acción: Me suscribo\n"
|
98 |
+
" - Valor: Recibir actualizaciones y promociones exclusivas\n\n"
|
99 |
+
"Usa estos lineamientos para generar CTAs de alta conversión en español."
|
100 |
+
)
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101 |
)
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102 |
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103 |
+
# Selección aleatoria de tipos de CTA, manteniendo variedad en la salida
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104 |
selected_types = random.sample(list(cta_types.keys()), min(number_of_ctas, len(cta_types)))
|
105 |
+
|
106 |
+
# Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
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107 |
ctas_instruction = (
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108 |
f"Tu tarea es crear {number_of_ctas} llamados a la acción efectivos dirigidos a {target_audience}, "
|
109 |
f"para promover {call_to_action}. Usa la siguiente mención: {mention_instruction}. "
|
110 |
+
"Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de acción y valor, "
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111 |
+
"como los ejemplos proporcionados anteriormente."
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112 |
)
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113 |
|
114 |
+
# Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
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115 |
+
response = model.generate_message(ctas_instruction)
|
116 |
+
|
117 |
+
# Retornar el resultado
|
118 |
+
return response
|
119 |
|
120 |
# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
|
121 |
st.set_page_config(page_title="Enchanted CTAs", layout="wide")
|
|
|
176 |
except ValueError as e:
|
177 |
col2.error(f"Error: {str(e)}")
|
178 |
else:
|
179 |
+
col2.error("Por favor, proporciona el público objetivo, el producto y la acción.")
|