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  1. app.py +57 -34
app.py CHANGED
@@ -16,6 +16,15 @@ def get_random_product_mention():
16
  probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
17
  return random.choices(mentions, probabilities)[0]
18
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
19
  # Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
20
  def get_mention_instruction(product_mention, product):
21
  if product_mention == "Directa":
@@ -29,31 +38,29 @@ def get_mention_instruction(product_mention, product):
29
  # Ejemplos de llamados a la acción por tipo
30
  cta_types = {
31
  "directos": [
32
- "Descarga la guía para mejorar mi productividad diaria.",
33
- "Suscribite a la página para recibir actualizaciones y promociones exclusivas.",
34
- "Únete a la prueba gratis de 14 días y descubrir nuevas funciones.",
35
- "Registrate a la página para acceder a contenido premium y estrategias efectivas.",
36
- "Compra ahora y obtén un regalo especial con tu pedido."
37
  ],
38
  "urgencia": [
39
- "Inscribete ahora para asegurar tu lugar, antes de que se agoten las plazas.",
40
- "Únete ahora para comenzar tu transformación hoy y no pierdas más tiempo."
41
  ],
42
  "descuento": [
43
- "Compra ahora y aprovecha el 50% de descuento.",
44
- "Haz tu pedido ahora y obten un 30% de descuento adicional."
45
  ],
46
  "exclusividad": [
47
- "Accede al contenido exclusivo solo para miembros.",
48
- "Se parte de un grupo selecto y disfruta de beneficios únicos."
49
  ],
50
  "beneficio_claro": [
51
- "Mejora tu productividad en solo una semana.",
52
- "Transforma tu carrera profesional con herramientas avanzadas."
53
  ],
54
  "personalización": [
55
- "Descubre cómo personalizar esta oferta.",
56
- "Elige las opciones que mejor se adapten a tus necesidades."
57
  ]
58
  }
59
 
@@ -63,8 +70,8 @@ def get_random_cta():
63
  cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
64
  return cta
65
 
66
- # Función para generar los textos, incluyendo el texto introductorio y el CTA
67
- def generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature):
68
  product_mention = get_random_product_mention()
69
  mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)
70
 
@@ -83,30 +90,44 @@ def generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, te
83
  generation_config=generation_config, # Configuración de generación
84
  system_instruction=(
85
  f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes o textos que atraen la atención de {target_audience} para promover {product} que soluciona los problemas de {target_audience}. "
86
- "Tu tarea es crear textos que incluyan un mensaje introductorio breve, atractivo y directo, seguido de un llamado a la acción (CTA) efectivo para promover {product}, tomando en cuenta los puntos dolorosos de {target_audience} y el {call_to_action} a realizar."
87
- "El texto introductorio debe ser corto, pero inspirador, y el CTA debe ser claro, directo y persuasivo, siguiendo la estructura 'Acción + conector + Valor'."
88
- "Asegúrate de que el texto sea creativo, fluido, y adaptado al tono que genera confianza y deseo de actuar."
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
89
  )
90
  )
91
 
 
 
 
92
  # Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
93
- texts_instruction = (
94
- f"Tu tarea es generar {number_of_texts} combinaciones de textos. Cada texto debe comenzar con un mensaje introductorio corto y atractivo, seguido de un CTA relacionado con {call_to_action}. "
95
- f"Puedes usar frases introductorias como 'Y si a ti te gustaría aprender todo esto...', pero asegúrate de que sea breve y poderosa. "
96
- f"Recuerda que el CTA debe tener la estructura 'Acción + conector + Valor', como los ejemplos proporcionados."
 
97
  )
98
 
99
  # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
100
  try:
101
- response = model.generate_content([texts_instruction])
102
 
103
  # Extraer el texto de la respuesta
104
- generated_texts = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip() # Modificado aquí
105
 
106
  # Retornar el resultado
107
- return generated_texts
108
  except Exception as e:
109
- raise ValueError(f"Error al generar los textos: {str(e)}")
110
 
111
  # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
112
  st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")
@@ -146,22 +167,24 @@ with col1:
146
  target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
147
  product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
148
  call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
149
- number_of_texts = st.selectbox("Número de textos", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2)
150
  temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)
151
 
152
  # Botón de enviar
153
- submit = st.button("Generar Textos")
154
 
155
- # Mostrar los textos generados
156
  if submit:
157
  if target_audience and product and call_to_action:
158
  try:
 
159
  # Obtener la respuesta del modelo
160
- generated_texts = generate_texts(number_of_texts, target_audience, product, call_to_action, temperature)
 
161
  col2.markdown(f"""
162
  <div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
163
- <h4>Mira la magia en acción:</h4>
164
- <p>{generated_texts}</p>
165
  </div>
166
  """, unsafe_allow_html=True)
167
  except ValueError as e:
 
16
  probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
17
  return random.choices(mentions, probabilities)[0]
18
 
19
+ # Función para crear el texto introductorio aleatorio
20
+ def generate_intro_text():
21
+ intros = [
22
+ "Y si a ti te gustaría aprender todo esto…",
23
+ "Así que…",
24
+ "Si lo que quieres es llevarte todo, entonces..."
25
+ ]
26
+ return random.choice(intros)
27
+
28
  # Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
29
  def get_mention_instruction(product_mention, product):
30
  if product_mention == "Directa":
 
38
  # Ejemplos de llamados a la acción por tipo
39
  cta_types = {
40
  "directos": [
41
+ "asiste a nuestro webinar para convertirte en un padre amoroso.",
42
+ "regístrate en nuestro curso para mejorar tu habilidad en ventas.",
43
+ "comienza ahora para acceder a contenido exclusivo que transformará tu negocio."
 
 
44
  ],
45
  "urgencia": [
46
+ "inscríbete ahora antes de que se agoten las plazas para el evento.",
47
+ "actúa rápido y comienza tu proceso de transformación hoy mismo."
48
  ],
49
  "descuento": [
50
+ "aprovecha este descuento especial y empieza a aprender con nosotros.",
51
+ "obtén un descuento exclusivo al registrarte hoy."
52
  ],
53
  "exclusividad": [
54
+ "conviértete en parte de nuestro grupo exclusivo de miembros.",
55
+ "disfruta de acceso único a herramientas premium con tu suscripción."
56
  ],
57
  "beneficio_claro": [
58
+ "mejora tu productividad en solo una semana.",
59
+ "transforma tu vida y tus resultados con nuestra metodología probada."
60
  ],
61
  "personalización": [
62
+ "descubre cómo puedes personalizar tu experiencia con nuestro curso.",
63
+ "elige las opciones que mejor se adapten a tus necesidades y comienza hoy."
64
  ]
65
  }
66
 
 
70
  cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
71
  return cta
72
 
73
+ # Función para generar llamados a la acción
74
+ def generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature):
75
  product_mention = get_random_product_mention()
76
  mention_instruction = get_mention_instruction(product_mention, product)
77
 
 
90
  generation_config=generation_config, # Configuración de generación
91
  system_instruction=(
92
  f"Eres un experto copywriter especializado en escribir mensajes o textos que atraen la atención de {target_audience} para promover {product} que soluciona los problemas de {target_audience}. "
93
+ "Tu tarea es ayudarme a escribir llamados a la acción (CTA) para mi [página web, landing, correo],"
94
+ f"teniendo en cuenta los puntos dolorosos de mi {target_audience} y el {product} y la {call_to_action} a realizar."
95
+ "Recuerda que un buen CTA debe tener:\n\n"
96
+ "1. **Acción**: Palabras que invitan a realizar un movimiento (e.g., 'Descarga', 'Suscribete').\n"
97
+ "2. **Valor**: Explica el beneficio que el usuario obtendrá al realizar la acción.\n\n"
98
+ "Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de 'Acción + conector + Valor', y evita incluir explicaciones como 'Acción: Descubrir' o 'Valor: Un oasis de paz en medio del caos'.\n"
99
+ "Important: Only answer CTAs, never include explanations or categories, like this: 'Registrarme ahora y descubrir cómo encontrar un poco de paz en medio del caos. (Este CTA apela al deseo de Han Solo de encontrar un momento de tranquilidad en su vida agitada.).'\n"
100
+ "Los llamados de acción deben de ser cortos y concisos, basate en estos ejemplos para realizar tu tarea de crear los CTA's:\n\n"
101
+ "**Ejemplos de CTAs en Voz Activa en Segunda Persona:**\n"
102
+ "- 'Asiste a nuestro webinar para convertirte en un padre amoroso.'\n"
103
+ "- 'Regístrate en nuestro curso para mejorar tu habilidad en ventas.'\n"
104
+ "- 'Comienza ahora para acceder a contenido exclusivo que transformará tu negocio.'\n"
105
+ "Usa estos lineamientos para generar CTAs de alta conversión en español."
106
  )
107
  )
108
 
109
+ # Selección aleatoria de tipos de CTA, manteniendo variedad en la salida
110
+ selected_types = random.sample(list(cta_types.keys()), min(number_of_ctas, len(cta_types)))
111
+
112
  # Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
113
+ ctas_instruction = (
114
+ f"Tu tarea es crear {number_of_ctas} llamados a la acción efectivos dirigidos a {target_audience}, "
115
+ f"para promover {call_to_action} usa la siguiente mención: {mention_instruction}. "
116
+ "Asegúrate de que cada llamado a la acción siga la estructura de 'Acción + conector + Valor', "
117
+ "como los ejemplos proporcionados anteriormente."
118
  )
119
 
120
  # Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
121
  try:
122
+ response = model.generate_content([ctas_instruction])
123
 
124
  # Extraer el texto de la respuesta
125
+ generated_ctas = response.candidates[0].content.parts[0].text.strip() # Modificado aquí
126
 
127
  # Retornar el resultado
128
+ return generated_ctas
129
  except Exception as e:
130
+ raise ValueError(f"Error al generar los CTA: {str(e)}")
131
 
132
  # Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
133
  st.set_page_config(page_title="QuickPrompt", layout="wide")
 
167
  target_audience = st.text_input("¿Quién es tu público objetivo?", placeholder="Ejemplo: Estudiantes Universitarios")
168
  product = st.text_input("¿Qué producto tienes en mente?", placeholder="Ejemplo: Curso de Inglés")
169
  call_to_action = st.text_input("¿Qué acción deseas que tomen?", placeholder="Ejemplo: Inscribirse al curso")
170
+ number_of_ctas = st.selectbox("Número de llamados a la acción", options=[1, 2, 3, 4, 5], index=2)
171
  temperature = st.slider("Creatividad", min_value=0.0, max_value=2.0, value=0.8, step=0.1)
172
 
173
  # Botón de enviar
174
+ submit = st.button("Generar Llamados a la Acción")
175
 
176
+ # Mostrar los llamados a la acción generados
177
  if submit:
178
  if target_audience and product and call_to_action:
179
  try:
180
+ intro_text = generate_intro_text() # Generar el texto introductorio
181
  # Obtener la respuesta del modelo
182
+ generated_ctas = generate_ctas(number_of_ctas, target_audience, product, call_to_action, temperature)
183
+
184
  col2.markdown(f"""
185
  <div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
186
+ <h4>{intro_text}</h4>
187
+ <p>{generated_ctas}</p>
188
  </div>
189
  """, unsafe_allow_html=True)
190
  except ValueError as e: