# 📌 Agente SEO - Prology by BESTANLEY

## 🟢 Objetivo
Este agente analiza, optimiza y mejora la visibilidad de productos en marketplaces (Etsy, Amazon) y motores de búsqueda (Google, Bing). Se basa en técnicas de SEO, Webhooks y Machine Learning para aumentar conversiones y posicionamiento sin depender de herramientas costosas.

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## 🔗 **Integraciones Actuales**
- **Google Sheets** → Almacena y analiza datos de palabras clave, CTR y conversiones.
- **Webhooks en Make** → Conexión con plataformas externas para extraer información clave.
- **Google Trends (Scraper)** → Obtiene tendencias en tiempo real.
- **SEO Orgánico** → Optimización basada en análisis de datos sin herramientas de pago.

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## ⚙️ **Flujo de Trabajo**
1. **Recepción de solicitud SEO** → Se activa cuando se publica o revisa un producto.
2. **Análisis en Google Trends** → Consulta las palabras clave más relevantes.
3. **Evaluación de visibilidad** → Calcula CTR y optimiza descripciones.
4. **Predicción de CTR con Machine Learning** → Mejora basado en datos previos.
5. **Almacenamiento en Google Sheets** → Registra palabras clave y cambios.
6. **Activación de Webhooks si es necesario** → Detecta tráfico bajo o caídas en ventas y sugiere cambios.

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## 📌 **Webhooks Activos**
### 🔹 **Webhook: `SEO_Optimization_Trigger`**
- **Propósito:** Activar proceso SEO cuando un producto necesite optimización.
- **Disparador:** Publicación en Etsy o detección de tráfico bajo.
- **Acción:** Extrae datos, analiza palabras clave y actualiza Google Sheets.

### 🔹 **Webhook: `Trend_Analysis_Trigger`**
- **Propósito:** Extraer tendencias de búsqueda en Google Trends.
- **Disparador:** Cada 24 horas o bajo demanda.
- **Acción:** Obtiene palabras clave y variaciones en búsquedas.

### 🔹 **Webhook: `CTR_Prediction_Update`**
- **Propósito:** Actualizar predicción de CTR y recomendar mejoras SEO.
- **Disparador:** Análisis semanal de rendimiento.
- **Acción:** Recalcula CTR y sugiere cambios en descripciones y palabras clave.

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## 📜 **Código Python Implementado**
Este código ejecuta la optimización SEO y almacena los datos en Google Sheets, sin depender de APIs de pago.

```python
import os
import requests
import json
import logging
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno
load_dotenv()

# Configuración de Google Sheets y Webhooks
GOOGLE_SHEETS_API = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_GOOGLE_SHEETS_API")
WEBHOOK_URL = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_WEBHOOK_URL")

# Configuración de Logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

# Función para extraer tendencias desde Google Trends (Scraper en Make)
def obtener_tendencias():
    try:
        response = requests.get(f"{WEBHOOK_URL}/google_trends_scraper")
        response.raise_for_status()
        return response.json().get("trending_keywords", [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.warning(f"⚠️ Error en Google Trends Scraper: {str(e)}")
        return []

# Función para almacenar datos en Google Sheets
def almacenar_en_sheets(datos):
    try:
        sheets_url = f"https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/{GOOGLE_SHEETS_API}/values/A1:append?valueInputOption=USER_ENTERED"
        response = requests.post(sheets_url, json={"values": datos})
        response.raise_for_status()
        logging.info("✅ Datos guardados en Google Sheets correctamente.")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.warning(f"⚠️ Error en almacenamiento Google Sheets: {str(e)}")

# Ejecución del análisis SEO
def ejecutar_analisis_seo():
    logging.info("🚀 Iniciando análisis SEO...")
    tendencias = obtener_tendencias()
    if tendencias:
        datos = [["Fecha", "Palabra Clave", "Tendencia"]] + [[pd.Timestamp.now(), t, "Alta"] for t in tendencias]
        almacenar_en_sheets(datos)
    logging.info("✅ Análisis SEO completado.")

# Ejecutar
if __name__ == "__main__":
    ejecutar_analisis_seo()

# 📌 Agente SEO - Prology by BESTANLEY

## 🟢 Objetivo
Este agente analiza, optimiza y mejora la visibilidad de productos en marketplaces (Etsy, Amazon) y motores de búsqueda (Google, Bing). Se basa en técnicas de SEO, Webhooks y Machine Learning para aumentar conversiones y posicionamiento sin depender de herramientas costosas.

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## 🔗 **Integraciones Actuales**
- **Google Sheets** → Almacena y analiza datos de palabras clave, CTR y conversiones.
- **Webhooks en Make** → Conexión con plataformas externas para extraer información clave.
- **Google Trends (Scraper)** → Obtiene tendencias en tiempo real.
- **SEO Orgánico** → Optimización basada en análisis de datos sin herramientas de pago.

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## ⚙️ **Flujo de Trabajo**
1. **Recepción de solicitud SEO** → Se activa cuando se publica o revisa un producto.
2. **Análisis en Google Trends** → Consulta las palabras clave más relevantes.
3. **Evaluación de visibilidad** → Calcula CTR y optimiza descripciones.
4. **Predicción de CTR con Machine Learning** → Mejora basado en datos previos.
5. **Almacenamiento en Google Sheets** → Registra palabras clave y cambios.
6. **Activación de Webhooks si es necesario** → Detecta tráfico bajo o caídas en ventas y sugiere cambios.

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## 📌 **Webhooks Activos**
### 🔹 **Webhook: `SEO_Optimization_Trigger`**
- **Propósito:** Activar proceso SEO cuando un producto necesite optimización.
- **Disparador:** Publicación en Etsy o detección de tráfico bajo.
- **Acción:** Extrae datos, analiza palabras clave y actualiza Google Sheets.

### 🔹 **Webhook: `Trend_Analysis_Trigger`**
- **Propósito:** Extraer tendencias de búsqueda en Google Trends.
- **Disparador:** Cada 24 horas o bajo demanda.
- **Acción:** Obtiene palabras clave y variaciones en búsquedas.

### 🔹 **Webhook: `CTR_Prediction_Update`**
- **Propósito:** Actualizar predicción de CTR y recomendar mejoras SEO.
- **Disparador:** Análisis semanal de rendimiento.
- **Acción:** Recalcula CTR y sugiere cambios en descripciones y palabras clave.

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## 📜 **Código Python Implementado**
Este código ejecuta la optimización SEO y almacena los datos en Google Sheets, sin depender de APIs de pago.

```python
import os
import requests
import json
import logging
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

# Cargar variables de entorno
load_dotenv()

# Configuración de Google Sheets y Webhooks
GOOGLE_SHEETS_API = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_GOOGLE_SHEETS_API")
WEBHOOK_URL = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_WEBHOOK_URL")

# Configuración de Logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

# Función para extraer tendencias desde Google Trends (Scraper en Make)
def obtener_tendencias():
    try:
        response = requests.get(f"{WEBHOOK_URL}/google_trends_scraper")
        response.raise_for_status()
        return response.json().get("trending_keywords", [])
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.warning(f"⚠️ Error en Google Trends Scraper: {str(e)}")
        return []

# Función para almacenar datos en Google Sheets
def almacenar_en_sheets(datos):
    try:
        sheets_url = f"https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/{GOOGLE_SHEETS_API}/values/A1:append?valueInputOption=USER_ENTERED"
        response = requests.post(sheets_url, json={"values": datos})
        response.raise_for_status()
        logging.info("✅ Datos guardados en Google Sheets correctamente.")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.warning(f"⚠️ Error en almacenamiento Google Sheets: {str(e)}")

# Ejecución del análisis SEO
def ejecutar_analisis_seo():
    logging.info("🚀 Iniciando análisis SEO...")
    tendencias = obtener_tendencias()
    if tendencias:
        datos = [["Fecha", "Palabra Clave", "Tendencia"]] + [[pd.Timestamp.now(), t, "Alta"] for t in tendencias]
        almacenar_en_sheets(datos)
    logging.info("✅ Análisis SEO completado.")

# Ejecutar
if __name__ == "__main__":
    ejecutar_analisis_seo()Z

AGENTE ESCRITURA 

# 📌 Markdown para el Agente de Escritura en Prology by BESTANLEY

## **🟢 Objetivo del Agente de Escritura**
El **Agente de Escritura** en **Prology by BESTANLEY** es el núcleo creativo encargado de **diseñar, optimizar y adaptar narrativas literarias** en distintos formatos y plataformas. Su función abarca la generación automatizada de contenido original, garantizando coherencia estilística, calidad narrativa y adaptabilidad a tendencias del mercado editorial.

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## **🔗 Integraciones Actuales**
✅ **Google Sheets** → Registro y análisis de datos narrativos y tendencias de mercado.  
✅ **Webhooks en Make** → Automatización de generación y optimización narrativa.  
✅ **SEO Narrativo** → Optimización de títulos, descripciones y metadatos en marketplaces.  
✅ **Evaluación de Engagement** → Análisis de feedback y reajuste dinámico de historias.  

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## **⚙️ Funcionamiento**
1️⃣ **Generación de Narrativa Personalizada**  
   - Creación de historias basadas en género literario, grupo etario y estructura narrativa.  
   - Integración de elementos interactivos según el público objetivo.  
2️⃣ **Optimización Basada en Tendencias**  
   - Análisis de datos en marketplaces para ajustar narrativas a la demanda del mercado.  
   - Adaptación de textos para diversos formatos (eBooks, audiolibros, impresión).  
3️⃣ **Automatización de Iteraciones Narrativas**  
   - Evaluación del feedback del usuario y ajustes en el contenido de forma continua.  
   - Registro sistemático de versiones optimizadas en Google Sheets.  
4️⃣ **Ajustes Dinámicos Mediante Webhooks**  
   - Si se detecta baja en engagement o ventas, la narrativa es optimizada automáticamente.  

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## **📜 Código Python Implementado**
Este código automatiza la generación y optimización de narrativas en tiempo real.

```python
import os
import requests
import json
import logging
import time
import pandas as pd
from dotenv import load_dotenv

# Carga de variables de entorno
load_dotenv()

# Configuración de APIs
GOOGLE_SHEETS_API = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_GOOGLE_SHEETS_API")
WEBHOOK_URL = os.getenv("PROLOGY_BY_BESTANLEY_WEBHOOK_URL")

# Configuración de Logs
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s")

# Función para generar historias
def generar_historia(usuario: str, categoria: str) -> str:
    """
    Genera una historia personalizada basada en el usuario y la categoría seleccionada.
    """
    payload = {"usuario": usuario, "categoria": categoria}
    try:
        response = requests.post(WEBHOOK_URL + "/generar_historia", json=payload)
        response.raise_for_status()
        return response.json().get("historia", "Error en la generación de historia.")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.error(f"⚠️ Error en generación de historia: {e}")
        return "Historia no generada."

# Función para almacenar en Google Sheets
def almacenar_en_sheets(usuario: str, categoria: str, historia: str):
    """
    Registra la historia generada en Google Sheets.
    """
    sheets_url = f"https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/{GOOGLE_SHEETS_API}/values/A1:append?valueInputOption=USER_ENTERED"
    data = {"values": [[usuario, categoria, historia, time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')]]}
    
    try:
        response = requests.post(sheets_url, json=data)
        response.raise_for_status()
        logging.info(f"✅ Historia registrada para {usuario} en Sheets.")
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        logging.warning(f"⚠️ Error en almacenamiento Sheets: {e}")

# Función principal para ejecutar el flujo narrativo
def ejecutar_narrativa(usuario: str, categoria: str):
    """
    Ejecuta el proceso de generación narrativa y almacenamiento de historia.
    """
    historia = generar_historia(usuario, categoria)
    almacenar_en_sheets(usuario, categoria, historia)
    return historia

# Ejecutar prueba
if __name__ == "__main__":
    ejecutar_narrativa("Ana", "infantil")
```

---

## **📌 Webhooks Activos**
### **🔹 Webhook: `Narrative_Generation_Trigger`**
- **Propósito:** Activar la generación de narrativas personalizadas.  
- **Disparador:** Nueva solicitud de historia en el sistema.  
- **Acción:** Genera la narrativa y la almacena en Google Sheets.  

### **🔹 Webhook: `Narrative_Optimization_Trigger`**
- **Propósito:** Ajustar narrativas según feedback y métricas de engagement.  
- **Disparador:** Baja interacción o conversión del contenido.  
- **Acción:** Optimiza y reajusta la estructura de la historia.  

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Este **Markdown** configura la base del **Agente de Escritura**, permitiendo la creación automatizada de historias y su optimización según tendencias de mercado y feedback del usuario. 🚀



AGENTE ESCRITURA CARPETA 

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