오늘 저녁 뭐 먹을까?
AI 추천 메뉴 테스트 (예산·시간·건강 조건 실험)
메뉴 결정이 제일 어렵다… 그렇다면 AI에게 맡겨보자!
저는 오늘 저녁을 위해 예산(1만 2천 원), 조리 시간(20분 이내), 선호/비선호 식재료, 칼로리 범위(700±100kcal) 같은 조건을 AI에 입력하고 추천을 받아봤습니다. 추천 결과를 실제로 만들어 먹어보고, 맛·시간·비용·만족도를 점수화해 비교했습니다.
이 글에는 실험 과정, 재료 대체 팁, 그리고 “AI 메뉴 추천을 내 입맛에 맞게 조련하는” 프롬프트 비법까지 담았습니다.
목차
- AI 메뉴 추천 워크플로
- 제목·설명·태그 메타 전략 비교
- 실전 프롬프트 & 재료 대체 팁
- 활용 전략(예산·시간·영양 밸런스)
- A/B 테스트: AI 추천 vs 즉흥 선택
- 실전 꿀팁(체크리스트 포함)
1. AI 메뉴 추천 워크플로
이번 저녁 실험은 다음 흐름으로 진행했습니다.
① 입력 조건: 예산(최대 12,000원), 조리 시간(≤20분), 선호(닭/두부/파스타), 비선호(고수), 칼로리 목표(700±100kcal), 도구(에어프라이어/전자레인지/인덕션)
② 추천 후보 5개 생성(한식/양식/아시안 다양성 보장)
③ 필터링: 지역 재료 가용성, 알레르기, 계절성
④ 최종 2개로 압축
⑤ 실행: 실제 조리/구매
⑥ 평가: 맛·시간·비용·만족도 점수화
⑦ 회고: 다음번 프롬프트 개선 포인트 기록.
핵심은 현실 제약(시간·예산·가전)을 프롬프트에 명확히 담아 추천의 낭비를 줄이는 것입니다.
2. 제목·설명·태그 메타 전략 비교
메뉴 콘텐츠는 ‘즉시성’과 ‘현실성’을 동시에 잡아야 합니다. 제목은 상황+실험, 설명은 조건 명시, 태그는 요리/예산/도구 혼합이 성과가 좋았습니다.
| 항목 | 예시 | 특징 | 활용 포인트 |
|---|---|---|---|
| 제목 | 오늘 저녁 뭐 먹을까? AI 추천 메뉴 테스트 | 상황 공감+실험 공개 | 예산/시간 숫자 노출로 클릭↑ |
| 설명 | 예산·시간·칼로리 조건으로 AI 추천을 실행/평가 | 현실성·신뢰성↑ | 조건 2~3개만 핵심 노출 |
| 태그 | ai, dinner, budget, 20분, 700kcal, 에어프라이어 | 상황+도구 혼합 | 국문/영문 병기 |
3. 실전 프롬프트 & 재료 대체 팁
- 기본 요청: “예산 12,000원, 20분 이내, 700±100kcal, 에어프라이어/전자레인지/인덕션 사용, 닭·두부 선호, 고수 제외. 후보 5개와 예상 칼로리·준비물·조리 단계를 알려줘.”
- 현실 점검: “우리 동네 마트/편의점에서 대체 가능한 재료도 함께 제안해줘.”
- 두 가지 최종안: “손이 덜 가는 안 1개, 맛 우선 안 1개로 압축해줘.”
- 식단 균형: “단백질·탄수·지방 비율을 대략 표로 요약해줘.”
- 대체 팁: 파프리카→양파, 닭다리→닭가슴살, 파스타면→우동면 등 가용성 우선.
4. 활용 전략(예산·시간·영양 밸런스)
AI 메뉴 추천은 “현실 제약”을 세 가지 축으로 관리하면 성공률이 높습니다.
예산: 1인분 기준 상한을 미리 고정(택배·배달 수수료는 별도).
시간: 준비/조리/정리 시간을 따로 기입.
영양: 단백질과 채소 한 가지를 반드시 포함하도록 조건화.
또한 주중은 준비도 낮음 레시피, 주말은 지루함 방지 신메뉴 실험으로 루틴을 나누면 만족도가 꾸준합니다.
5. A/B 테스트: AI 추천 vs 즉흥 선택
한 주 동안 저녁 6끼를 대상으로 A/B 테스트를 진행했습니다. A(3끼)=AI 추천 실행, B(3끼)=즉흥 선택. 즉시 만족도는 큰 차이가 없었지만, 준비 시간과 총비용에서 AI 추천이 유리했고, 다음 날의 피로감(주관 점수)도 낮았습니다.
| 지표 | A: AI 추천 | B: 즉흥 선택 |
|---|---|---|
| 평균 준비 시간 | 15분 | 23분 |
| 1인분 평균 비용 | 10,200원 | 12,800원 |
| 만족도(5점) | 4.2 | 4.0 |
| 다음 날 피로감(낮을수록 좋음, 5점) | 2.1 | 2.8 |
6. 실전 꿀팁(체크리스트 포함)
- 조건(예산·시간·칼로리·도구)을 한 줄로 요약해서 항상 프롬프트에 붙인다.
- “마트 재료 대체 가능성”을 매번 요구해 헛걸음을 줄인다.
- 조리 단계에 동시 작업(예: 에어프라이어 돌리는 동안 소스 만들기)을 포함시킨다.
- 후보 5→2로 줄일 때 “간편 안 vs 맛 안”으로 분리해 비교한다.
- 완성 후 점수를 매겨 다음 프롬프트에 피드백으로 반영한다.
- 사진 1장이라도 찍어 두면 이후 추천 품질이 확 좋아진다(비주얼 피드백).
FAQ
Q1. 해시태그 몇 개가 적당한가요?
A1. 3–5개 권장, 과다 시 무시될 수 있음.
Q2. 칼로리 정확도는 얼마나 믿을 수 있나요?
A2. 대략치이므로 범위를 설정(±100kcal)하고, 영양표기 제품은 라벨을 우선하세요.
Q3. 편의점만 이용해도 가능한가요?
A3. 가능합니다. 즉석밥·샐러드·훈제 닭 등 조합으로 20분 내 충분히 구성됩니다.
Q4. 가족/동거인 취향이 다르면 어떻게 하죠?
A4. 공통 재료로 베이스를 만들고 토핑만 분기(매운맛/담백)하는 방식이 효율적입니다.
Q5. 외식 추천도 가능한가요?
A5. 가능합니다. 동네·예산·대기 시간 조건을 넣어 후보와 대체 매장까지 요청하세요.
Q6. 매번 프롬프트 쓰기 번거롭다면?
A6. 조건 문장을 템플릿으로 저장해 두고 숫자(예산/시간)만 바꿔 쓰면 편합니다.
AI 메뉴 추천의 진짜 가치는 ‘결정 피로’를 줄이고, 제한된 시간과 예산 안에서 만족 가능한 최적을 빠르게 찾도록 돕는 데 있습니다. 오늘 실험을 통해 저는 준비 시간과 비용을 줄이면서도 만족도는 유지하거나 오히려 높일 수 있음을 확인했습니다. 다음번엔 재료 사진과 조리 과정을 함께 학습시켜 더 개인화된 추천을 받아볼 계획입니다.
여러분도 오늘의 조건을 한 줄로 요약해 AI에게 던져보세요. 저녁이 훨씬 가벼워집니다.
