YouTube Data API 기반 요리 콘텐츠 자동 큐레이션 설계 노트

 

1. 문제 정의

 

YouTube에는 요리 영상이 과잉 공급되어 있다.

그러나 다음 조건을 동시에 만족하는 콘텐츠는 드물다.

 

• 실제로 따라 할 수 있음
• 설명란에 텍스트 레시피가 존재
• 과도하게 복잡하지 않음
• 어느 정도 **사회적 검증(조회수)**을 통과

 

문제는 단순 추천이 아니라

**“자동화로 어디까지 판단할 수 있는가”**였다.

 

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2. 설계 범위 설정 (의도적 제한)

 

 

포함

 

• YouTube Data API v3
• search.list, videos.list
• 제목, 설명란, 메타데이터 기반 판단

 

 

제외 (1차)

 

• 조회수 성장률
• 댓글 분석
• 자막/음성 분석
• DB 기반 재조회

 

이유:

👉 정적 데이터만으로도 설계 판단 연습이 가능하기 때문.

 

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3. 검색 프로파일 분리

 

검색 조건을 코드에 직접 박지 않고

도메인 전용 프로파일로 분리했다.

 

 

cooking_simple_ko

 

기본 조건

 

• language: ko
• region: KR
• type: video
• order: viewCount

 

제목 필수 키워드 (OR)

 

• 초간단 / 간단 / 쉬운 / 누구나 / 자취
• 3분 / 5분 / 10분
• 원팬 / 전자레인지 / 에어프라이어

 

제목 금지 키워드 (NOT)

 

• 정통 / 장인 / 호텔 / 코스
• 숙성 / 발효 / 수비드 / 저온
• 셰프 / 오마카세 / 시그니처
• 하루 / 이틀 / 3일 / 12시간

 

👉 이 단계에서 “쉬움”을 강제한다.

 

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4. 하드 필터 전략

 

“좋은 요리”를 정의하지 않고

탈락 조건만 정의한다.

 

 

하드 필터 #1 (검색 직후)

 

• 영상 길이 ≤ 10분
• 조회수 ≥ 10,000
• videoId 중복 제거
• 제목 규칙 통과

 

 

하드 필터 #2 (상세 조회 후)

 

• 설명란에 레시피 텍스트 존재
  • 재료 / 준비물
  • 만드는 법 / 조리 / 레시피
  • 계량 단위(g, ml, 큰술 등)
•  
• 링크만 있는 설명란 → 탈락

 

 

하드 필터 #3 (복잡성)

 

• 재료·단계 과다
• 특수 공정(숙성·발효 등)
• 제목은 쉬운데 설명은 복잡한 경우

 

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5. 검사 강도의 의도적 제한

 

Top10 후보만 필요하므로

정교한 점수 모델은 배제했다.

 

 

자동 검사 최소 세트

 

• 중복
• 길이
• 조회수
• 제목 규칙
• 설명란 레시피 존재

 

 

제외

 

• 성장률
• 댓글 반응
• 채널 신뢰도 점수화

 

이유:

👉 사람이 최종 선택할 것이기 때문.

 

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6. 결과물 포맷 (DB 없이)

 

1차 결과는 JSON 파일 1개다.

 

포함:

 

• 날짜
• 사용한 검색 규칙
• Top10 후보
• 각 항목의 통과 이유

 

의도:

 

• 재현 가능성
• 나중에 DB로 이관 가능
• 노코딩 도구 연계 가능

 

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7. 중요한 설계 결정

 

 

조회수 관련 판단

 

• 조회수 낮음 ≠ 나쁜 영상 (동의)
• 그러나 성장률 판단은:
  • 스냅샷 저장 필요
  • 재조회 필요
  • DB 설계 필요
•  

 

👉 프로토타입 범위 초과

→ 확장판으로 명확히 분리

 

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8. 최종 구조 요약

 

• 자동화: 후보 생성까지만
• 판단: 하드룰 기반 제거
• 선택: 사람(방문자)

 

이 시스템은 추천 엔진이 아니라

**“선별 가능한 후보를 정직하게 줄이는 엔진”**이다.

 

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9. 설계 결론

 

이 프로젝트의 핵심 가치는 결과가 아니라

다음 질문에 답한 데 있다.

 

자동화로 할 수 있는 것과

하면 안 되는 것을 어디서 나눌 것인가?

 

요리는 내가 직접 검수할 수 있는 도메인이기 때문에

이 판단을 가장 빠르게 반복할 수 있었다.

 

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기술적 한 줄 요약

 

이 설계는 ‘정확한 추천’을 만들지 않는다.

대신 ‘설명 가능한 선택’을 가능하게 한다.