여러분은 레시피 웹사이트에서 실제 요리법을 찾기 위해 무한 스크롤을 한 경험이 있으신가요? 작가의 어린 시절 추억, 계절에 관한 장황한 설명, 그리고 요리와 관련 없는 이야기들을 지나 겨우 재료와 조리법을 찾는 그 과정이 때로는 정말 지치게 만들죠. 오늘은 이런 상황을 재미있게 뒤집어보는 실험에 대해 알아보겠습니다.
레시피 웹사이트의 SEO 지옥
레이몬드 캠든(Raymond Camden)이라는 개발자가 생성형 AI를 사용해 간단한 레시피를 복잡하고 찾기 어려운 형태로 바꾸는 재미있는 실험을 진행했습니다. 그는 이 실험이 “나쁜 아이디어지만 엄청나게 재미있었다”고 말합니다.
출처: Raymond Camden의 블로그에서 가져온 ‘악랄한 계획을 꾸미는 고양이’ GIF
캠든은 작년에 웹에서 레시피를 파싱하는 두 가지 방법을 연구했었습니다. 그는 JSON-LD를 사용하여 웹 레시피를 데이터로 파싱하는 방법과 Gemini와 생성형 AI를 사용하여 웹 페이지를 데이터로 파싱하는 일반적인 접근 방식을 탐구했죠. 두 방법 모두 잘 작동했습니다.
그러다 문득 그는 이런 생각을 했습니다. “깔끔하게 필터링된 레시피를 반대로 변환하면 어떨까? 즉, 단순한 레시피를 SEO로 가득 찬 악몽 같은 텍스트 벽으로 만들 수 있을까?”
생성형 AI로 레시피를 복잡하게 만들기
이 실험을 위해 그는 Google의 AI Studio에서 Gemini를 사용했습니다. 그가 AI에게 준 시스템 지침은 다음과 같습니다:
단순한 레시피를 받아 불필요한 텍스트로 최대한 확장하세요.
작가의 어린 시절에 대한 가상 이야기와 왜 이 레시피가
그들에게 중요한지에 대한 내용을 포함하세요.
실제 레시피를 찾기 어렵게 만들어야 합니다.
그리고 그의 친구 스콧이 공유한 간단한 ‘미시시피 포트 로스트(Mississippi Pot Roast)’ 레시피를 AI에게 입력했습니다.
출처: HubSpot – 전형적인 레시피 블로그 스타일 이미지
AI가 만든 과장된 레시피
원래의 간단한 레시피는 재료 목록과 6단계의 명확한 지침으로 이루어져 있었습니다. 하지만 Gemini가 만든 결과물은… 완전히 다른 차원이었습니다. 다음은 AI가 생성한 텍스트의 일부입니다:
“오, 미시시피 포트 로스트. 어디서부터 시작해야 할까요? 이건 단순한 레시피가 아니에요. 시간의 캡슐이죠. 웃음소리, 까진 무릎, 그리고 편안한 향기가 가득한 더 단순했던 시절로 돌아가는 포털입니다… 물론 그때는 슬로우쿠커가 없었기 때문에 아마 이 요리의 향기는 아니었겠지만요.
제가 자라난 ‘해안 지역’에서는 포트 로스트가 주식이 아니었어요. 우리는 주로 해산물 파에야를 먹었죠. 하지만 어느 여름, 어머니의 자매인 밀드레드 이모가 방문했어요. 밀드레드는 미시시피 출신으로, 이야기가 가득한 가방과 두꺼운 남부 액센트, 그리고 이 레시피를 가져왔습니다…”
이런 식으로 계속되는 이야기 속에서 실제 레시피 내용은 쉽게 찾기 어려운 방식으로 숨겨져 있습니다. 마치 우리가 실제로 자주 만나는 레시피 블로그처럼 말이죠.
더 나아가기: 짜증나는 댓글까지 생성하기
여기서 그치지 않고, 그의 친구 토드의 제안으로 다음 단계로 나아갔습니다. 레시피 블로그의 또 다른 ‘특징’인 짜증나는 댓글까지 생성해보기로 한 것이죠. AI에게 다음과 같은 추가 지침을 주었습니다:
약간 화가 나있고 신경질적인 10-20개의 댓글도 반환하세요.
비건 버전이나 화성에서 작동할 버전을 요구하는 등의 댓글이어야 하고,
어떤 식으로든 도움이 되지 않아야 합니다.
댓글 사이에 정치적이고 완전히 맥락에 맞지 않는 몇 개의 댓글을 섞어 넣으세요.
그 결과, 다음과 같은 재미있는 댓글들이 생성되었습니다:
- VeganVixen: “이걸 비건으로 만들 수 있나요?”
- WokeWarrior77: “이건 문화적 전유예요!”
- BirdBrain: “소고기 대신 칠면조를 사용할 수 있나요?”
- SpaceChef: “이걸 화성에서 어떻게 만들죠? 화성 대기에 맞는 구체적인 지침이 필요해요.”
- PeacefulProtester: “이 레시피는 군산복합체를 지지합니다!”
- TruthSeeker: “이 레시피는 가짜 뉴스예요!”
- SelfSufficientSally: “소를 기르고, 도살하고, 고기를 손질하는 방법에 대한 지침도 제공해주세요. 이 레시피는 불완전해요.”
출처: Janelle Shane/BuzzFeed – AI 레시피 생성 실험을 한 연구원
실용적인 구현: Cloudflare Worker
이 개념을 더 발전시키기 위해 캠든은 AI Studio에서 얻은 코드 출력을 Cloudflare Worker에 적용했습니다. 이 Worker는 입력으로 레시피 문자열을 받아 Gemini로 전달한 다음 결과를 반환합니다. 그는 이를 Alpine.js를 사용하여 CodePen에서 데모로 만들었습니다.
우리의 생각
이 실험은 웹의 현재 상태에 대한 재미있는 풍자입니다. 많은 레시피 사이트가 검색 엔진 최적화(SEO)와 광고 수익을 위해 콘텐츠를 불필요하게 부풀리는 것은 널리 알려진 문제입니다. 이런 사이트들을 방문할 때마다 스크롤을 내리고 또 내려 실제 요리법을 찾아야 하는 사용자 경험이 얼마나 불편한지 모두 공감할 수 있을 것입니다.
생성형 AI를 사용하여 이 현상을 역으로 시연한 것은 매우 창의적인 접근 방식입니다. 이는 AI가 우리가 웹에서 경험하는 콘텐츠의 품질에 어떤 영향을 미칠 수 있는지에 대한 중요한 시사점을 제공합니다. AI가 콘텐츠 생성을 자동화하고 더 많은 검색 트래픽을 끌어들이는 데 사용될 때, 사용자 경험이 희생될 수 있다는 경고이기도 합니다.
반면에, AI는 실제 레시피를 추출하고 불필요한 내용을 걸러내는 데도 사용될 수 있어, 향후 더 나은 사용자 경험을 위한 도구가 될 가능성도 있습니다. 두 가지 면을 모두 고려하면, 이는 결국 기술이 어떻게 사용되느냐에 달려 있다는 점을 상기시켜 줍니다.
결론
레이몬드 캠든의 “악랄한” 실험은 재미있는 프로젝트이지만, 디지털 콘텐츠의 품질과 AI의 역할에 대한 더 깊은 질문을 제기합니다. 앞으로 AI가 콘텐츠 생산에 더 많이 관여하게 될수록, 우리는 정보의 명확성과 접근성을 유지하면서 AI의 혜택을 어떻게 활용할 수 있을지 생각해볼 필요가 있습니다.
여러분도 레시피 사이트에서 불필요한 이야기를 스킵하고 실제 요리법을 찾기 위해 고군분투해 본 경험이 있나요? 아니면 반대로 레시피와 함께 제공되는 이야기와 배경을 즐기시나요? 댓글로 여러분의 생각을 공유해 주세요!
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