Projete um sistema de envio de testes A/B de títulos com geração LLM.

Para um sistema de envio de emails com testes A/B de títulos, com geração de variantes usando LLM (Modelo de Linguagem Grande), pode-se projetar a seguinte arquitetura:

1. Geração de títulos:

   • Utilizar a API LLM (por exemplo, OpenAI GPT) para gerar várias variantes de títulos com base no texto original ou no tema do envio.
   • Armazenar as variantes geradas numa base de dados com metadados (hora de criação, parâmetros de geração).

2. Segmentação da audiência:

   • Dividir a base de assinantes em vários grupos de tamanho igual (por exemplo, 2-3 grupos para testes A/B/C).
   • Atribuir a cada grupo uma das variantes de títulos.

3. Envio:

   • Enviar emails com os títulos correspondentes a cada grupo.
   • Registar eventos de abertura de emails, cliques e outras métricas.

4. Análise e seleção do vencedor:

   • Recolher estatísticas de cada grupo.
   • Determinar o melhor título com base em métricas-chave (aberturas, CTR).
   • Escolher automaticamente ou manualmente o vencedor para o envio principal.

5. Automatização e escalabilidade:

   • Configurar um pipeline de geração e envio com a possibilidade de atualizar periodicamente as variantes.
   • Utilizar filas de mensagens e microserviços para processar a geração, o envio e a análise.

Exemplo de código simplificado para geração de títulos em Python usando a API da OpenAI:

import openai

openai.api_key = 'SUA_API_KEY'

def generate_headlines(topic, n=3):
    prompt = f"Gere {n} linhas de assunto cativantes para emails sobre {topic}:"
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50,
        n=n,
        stop=None
    )
    return [choice.text.strip() for choice in response.choices]

headlines = generate_headlines('lançamento de novo produto')
print(headlines)

Este método permite criar e testar títulos de forma flexível, aumentando a eficácia dos envios.