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CHANGED
@@ -16,6 +16,15 @@ def get_random_product_mention():
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16 |
probabilities = [0.35, 0.25, 0.40]
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17 |
return random.choices(mentions, probabilities)[0]
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18 |
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19 |
# Crear la instrucción de mención basada en la opción seleccionada
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20 |
def get_mention_instruction(product_mention, product):
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21 |
if product_mention == "Directa":
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@@ -29,31 +38,29 @@ def get_mention_instruction(product_mention, product):
|
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29 |
# Ejemplos de llamados a la acción por tipo
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30 |
cta_types = {
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31 |
"directos": [
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32 |
-
"
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33 |
-
"
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34 |
-
"
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35 |
-
"Registrate a la página para acceder a contenido premium y estrategias efectivas.",
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36 |
-
"Compra ahora y obtén un regalo especial con tu pedido."
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37 |
],
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38 |
"urgencia": [
|
39 |
-
"
|
40 |
-
"
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41 |
],
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42 |
"descuento": [
|
43 |
-
"
|
44 |
-
"
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45 |
],
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46 |
"exclusividad": [
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47 |
-
"
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48 |
-
"
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49 |
],
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50 |
"beneficio_claro": [
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51 |
-
"
|
52 |
-
"
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53 |
],
|
54 |
"personalización": [
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55 |
-
"
|
56 |
-
"
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57 |
]
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58 |
}
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59 |
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@@ -63,8 +70,8 @@ def get_random_cta():
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63 |
cta = random.choice(cta_types[cta_type]) # Selección aleatoria del CTA dentro del tipo
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64 |
return cta
|
65 |
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66 |
-
# Función para generar
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67 |
-
def
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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
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|
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}. "
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86 |
-
"Tu tarea es
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87 |
-
"
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88 |
-
"
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89 |
)
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90 |
)
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91 |
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92 |
# Crear un mensaje para el modelo que incluye los CTAs generados según los tipos seleccionados
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93 |
-
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94 |
-
f"Tu tarea es
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95 |
-
f"
|
96 |
-
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97 |
)
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98 |
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99 |
# Generar el resultado utilizando el modelo con la instrucción de CTA específica
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100 |
try:
|
101 |
-
response = model.generate_content([
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102 |
|
103 |
# Extraer el texto de la respuesta
|
104 |
-
|
105 |
|
106 |
# Retornar el resultado
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107 |
-
return
|
108 |
except Exception as e:
|
109 |
-
raise ValueError(f"Error al generar los
|
110 |
|
111 |
# Configurar la interfaz de usuario con Streamlit
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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 |
-
|
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
|
154 |
|
155 |
-
# Mostrar los
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156 |
if submit:
|
157 |
if target_audience and product and call_to_action:
|
158 |
try:
|
|
|
159 |
# Obtener la respuesta del modelo
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160 |
-
|
|
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161 |
col2.markdown(f"""
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162 |
<div style="border: 1px solid #000000; padding: 5px; border-radius: 8px; background-color: #ffffff;">
|
163 |
-
<h4>
|
164 |
-
<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:
|