AI 영화·드라마 추천, 진짜 볼만한가? 한 주 실험 리포트
AI가 골라준 콘텐츠, 손해 안 보고 재밌게 볼 수 있을까? 저는 7일 동안 넷〇릭스·디〇니+·웨〇브 등에서 나온 추천 목록 중 “AI가 생성·요약·평점 분석으로 추린 후보”만 보고 매일 1편씩 시청했습니다. 장르·감정·러닝타임·시청 맥락(퇴근길/주말/가족)까지 조건을 명확히 주고, 만족도·완주율·다시 보기 의향을 기록했죠. 오늘은 그 결과를 공개하고, 누구나 따라 할 수 있는 프롬프트와 체크리스트, 그리고 ‘정말 믿을 만한 추천’으로 다듬는 방법을 알려드립니다.
목차
- AI 추천 워크플로(수집→요약→선별)
- 제목·설명·태그 메타 전략 비교
- 실전 프롬프트 & 작성 팁
- 활용 전략(상황·동반자·기기)
- A/B 실험: 플랫폼 vs AI 큐레이션
- 실전 꿀팁(체크리스트 포함)
1. AI 추천 워크플로(수집→요약→선별)
이번 실험은 ① 후보 수집: 각 OTT의 개인 맞춤 목록 + 평판 사이트의 평점·키워드 ② 메타데이터 정리: 장르, 러닝타임, 분위기(밝음/잔잔/스릴), 주요 출연, 제작연도 ③ 요약 생성: 스포일러 없는 3 문장 요약과 예상 감정 곡선 ④ 적합도 점수: “오늘 상황(퇴근 후 40분·가볍게 웃음)”처럼 맥락 조건을 주고 1~5점 스코어링 ⑤ 단기/장기 만족 구분: 즉시 재미(웃음/몰입) vs 여운/완성도 ⑥ 최종 3편 셔플 추천으로 구성했습니다. 핵심은 ‘내 오늘 상태’와 ‘동반자(혼자/가족/연인/친구)’ 변수를 꼭 넣어 추천 편향을 줄이는 것입니다.
2. 제목·설명·태그 메타 전략 비교
같은 시청 기록이라도 제목·설명·태그를 어떻게 쓰느냐에 따라 클릭률과 재방문이 달라졌습니다. 제목은 결과 공개형, 설명은 실험 요약+핵심 변수 명시, 태그는 상황형(퇴근길/주말/가족)과 기능형(AI 추천/요약/스포일러 없음)의 혼합이 가장 안정적으로 성과를 냈습니다.
| 항목 | 예시 | 특징 | 활용 포인트 |
|---|---|---|---|
| 제목 | AI 추천, 진짜 볼만한가? 7일 실험 결과 | 결과 공개형 | 숫자(7일), 의문형, 결과 키워드 |
| 설명 | 맥락 기반 점수·완주율·여운 평가 공개 | 신뢰·구체성 | 스포일러 없음 명시 |
| 태그 | ai, 영화추천, 드라마추천, 퇴근길, 주말감상, 가족, 러닝타임, 요약, 완주율, 여운 |
상황+기능 혼합 | 국문/영문 병기 가능 |
3. 실전 프롬프트 & 작성 팁
- 후보 요약(스포일러 금지): “다음 작품의 한 줄 정보와 3문장 요약을 생성하되 스포일러는 금지. 장르·톤(밝음/잔잔/스릴)·러닝타임·감정 곡선(시작-중반-끝)을 포함.”
- 맥락 점수: “내 상황: 퇴근 후 40분, 가볍고 웃긴 것, 혼자 시청. 적합도(1~5)와 근거 한 줄.”
- 대체 후보: “상위 3편이 모두 120분 이상이면 60~90분 작품 2편 추가 제안.”
- 동반자 변주: “가족 동반 시 폭력·공포 수위 필터 적용, 대화 소재가 되는 작품 우선.”
- 플랫폼 중립화: “특정 OTT 독점 여부는 마지막에만 표시, 추천 근거에는 반영하지 않기.”
4. 활용 전략(상황·동반자·기기)
추천의 품질은 ‘무엇이 좋은 작품인가?’가 아니라 ‘오늘 나에게 맞는가?’로 판단해야 정확도가 올라갑니다. 첫째, 상황(피곤/집중 가능/짧은 시간)을 먼저 정하고 러닝타임과 톤을 제한합니다. 둘째, 동반자가 있으면 수위와 공감 포인트(가족 대화 소재/연인 감성/친구와 웃음)를 모델에 입력합니다. 셋째, 기기에 따라(모바일/TV) 자막 밀도·컷 편집 속도 선호가 달라지므로, 이동 중엔 짧고 선명한 리듬의 작품을 우선합니다. 마지막으로, ‘추천 실패 로그’를 남겨 다음 추천의 페널티로 반영하면 체감 정확도가 빠르게 향상됩니다.
5. A/B 실험: 플랫폼 vs AI 큐레이션
한 주 동안 “플랫폼 기본 추천(A)”와 “내 맥락 프롬프트로 재선 별한 AI 추천(B)”을 교차 운영했습니다. B 조건에서 완주율과 다시보기 의향 이 유의미하게 높았습니다. 반면 신작 발견율은 A가 약간 우세했죠(독점 신작 가중치 영향). 결론적으로 ‘오늘의 나’에 맞춘 추천이 체감 만족을 끌어올렸습니다.
| 지표 | A: 플랫폼 기본 | B: AI 재선별 |
|---|---|---|
| 완주율 | 71% | 83% |
| 평균 만족(5점) | 3.6 | 4.2 |
| 다시보기 의향 | 18% | 29% |
| 신작 발견률 | 32% | 27% |
6. 실전 꿀팁(체크리스트 포함)
- 오늘의 상태·시간·동반자를 한 줄로 요약해 입력(예: “퇴근, 45분, 혼자, 가볍게 웃음”).
- 스포일러 금지 조건을 항상 명시하고 요약은 3문장 제한.
- 러닝타임 상한을 먼저 걸러 피로감을 줄인다(≤90분 후보 확보).
- 추천 실패 로그를 기록해 다음 추천에 페널티로 반영.
- 모바일 시청은 컷 편집이 선명한 작품을 우선 리스트업.
- 가족/연인 시청은 대화 소재가 되는 테마를 우선한다.
FAQ
Q1. 해시태그 몇 개가 적당한가요?
A1. 3–5개 권장, 과다 시 무시될 수 있음.
Q2. 스포일러를 완전히 막을 수 있나요?
A2. “스포일러 금지, 인물·결말·반전 언급 불가”를 프롬프트에 명시하고, 생성 후 사람이 최종 검수하세요.
Q3. 가족과 볼 작품은 어떻게 고르죠?
A3. 수위 필터(폭력/공포/성인요소)를 낮추고, 대화 소재·교훈형 테마를 우선값으로 주면 안정적입니다.
Q4. 시간이 없을 때는요?
A4. 러닝타임 상한(≤60~90분)을 먼저 걸고, 에피소드형·옴니버스형을 우선 추천받으세요.
Q5. 특정 OTT 편향 없이 추천받고 싶어요.
A5. 추천 근거에서 플랫폼 정보를 제외하고, 후보 확정 뒤에만 시청 가능 여부를 확인하게 하세요.
Q6. 데이터로 성공 여부를 어떻게 보나요?
A6. 완주율, 만족(5점), 다시보기 의향, 다음날 기억도(짧은 요약 재현) 등을 주간 비교하세요.
결국 좋은 추천은 ‘오늘의 나’에 대한 이해에서 시작했습니다. 오늘 소개한 프롬프트와 체크리스트를 복사해 두고, 실패 로그까지 기록해 보세요. 다음 주엔 더 빨리, 더 정확하게 ‘딱 맞는 한 편’을 고르게 될 겁니다. 여러분의 베스트 조합(상황·러닝타임·톤)을 댓글로 공유해 주세요!
