Show GN: 유신사 - 유튜브 신발, 패션 사진 및 영상 모음 - 패션 추천을 근거 영상과 함께 제공하는 서비스 POC
(labs.foldalpha.com)유튜브 패션 추천을 근거 기반으로 정리해봤습니다
패션 유튜브를 보다 보면 "티셔츠는 뭐가 좋다", "이 브랜드가 가성비가 좋다", "이건 핏이 괜찮다" 같은 추천이 많이 나옵니다.
근데 막상 나중에 뭘 사려고 하면 잘 기억이 안 납니다. 어떤 유튜버가 어떤 영상에서 왜 추천했는지 다시 찾기도 어렵고요.
그래서 유신사라는 작은 POC를 만들어봤습니다.
유튜브 패션 크리에이터 영상에서 타임스탬프 구간별로 브랜드, 제품, 카테고리, 추천 사유를 추출하고, 사용자가 질문하면 그 근거를 바탕으로 브랜드와 제품을 추천해주는 서비스입니다.
예를 들면 이런 식입니다. 아래 질문들은 실제로 돌려보고 결과가 괜찮았던 예시입니다.
- "30대 남자고 흰색/검정 기본 티셔츠를 찾고 있어. 너무 얇지 않고 핏이 세련됐으면 좋겠고, 예산은 5만원 이하. 유니클로 느낌은 괜찮지만 너무 흔한 건 피하고 싶어."
- "출퇴근과 주말에 같이 신을 수 있는 데일리 스니커즈를 추천해줘. 발볼이 조금 넓고, 너무 화려한 로고는 싫어. 청바지와 슬랙스 둘 다 어울리면 좋겠어."
- "단정한 여성 오피스룩을 찾고 있어. 다만 너무 화려하지 않은 모노톤의 브랜드면 좋겠고, 예산은 드로우핏 브랜드 정도면 좋을 것 같아."
- "패션 유튜버들이 자주 추천한 티셔츠 브랜드를 근거 영상과 같이 보여줘. 너무 비싼 브랜드보다는 실제로 사기 쉬운 기본 티셔츠 위주면 좋겠어."
일반 챗봇처럼 "이 브랜드가 좋아요"라고 답하는 것보다, 이 유튜버가 / 이 영상의 / 이 구간에서 / 이런 이유로 추천했다를 바로 볼 수 있게 하는 쪽에 초점을 뒀습니다.
현재 DB에는 대략 아래 정도가 들어 있습니다.
- evidence item: 29,044개
- YouTube video: 3,011개
- creator: 1,788명
- brand: 7,507개
- product image가 붙은 item: 26,206개
지금 되는 것은 이 정도입니다.
- 유튜브 패션 영상에서 브랜드/제품/카테고리/추천 사유 추출
- 영상 내 타임스탬프 링크 저장
- 브랜드별/카테고리별 추천 묶음 보기
- 제품 이미지 기반 보드 뷰
- 자연어로 취향/예산/상황을 입력하면 추천 생성
- 추천 결과에서 근거 영상과 제품 검색 링크 확인
기술 스택은 단순합니다. Gemini CLI로 영상 분석을 하고, Python 스크립트로 후처리해서 SQLite에 저장했습니다. 웹은 정적 HTML/JS와 경량 Python 서버로 붙였습니다.
- 서비스: https://labs.foldalpha.com/fashion/
- 코드/리포트: https://github.com/sbyoun/yousinsa
- 리포트 PDF: https://github.com/sbyoun/yousinsa/blob/main/paper/yousinsa-paper.pdf
요즘은 필요한 게 있으면 일단 만들어서 써보는 게 생각보다 쉽게 되는 시대라는 걸 많이 느낍니다. 예전 같으면 서비스 하나 만드는 것 자체가 큰 일이었는데, 지금은 작은 POC 정도는 훨씬 빠르게 만들어볼 수 있네요.
다만 그래서 더 어려운 건 차별점인 것 같습니다. UI나 기능은 금방 흉내낼 수 있는데, 결국 쓸 만한 추천을 만들려면 근거가 되는 데이터를 꾸준히 쌓고 정리해야 합니다. 그건 시간이 들어갈 수밖에 없고, 오히려 그런 데이터 축적이 차별점이 될 수 있겠다는 생각을 하고 있습니다.
여러 가지 시도를 계속해보는 중입니다. 피드백 환영합니다.