크롤링 재시도 간격 단축

app/home/api/routers/v1/home.py

@@ -97,11 +97,13 @@ def _extract_region_from_address(road_address: str | None, jibun_address: str |
 
 
 class _IndustryOutput(BaseModel):
-    industry: Literal["stay", "restaurant", "cafe", "salon", "clinic", "fitness", "academy", "attraction"]
+    industry: Literal[
+        "stay", "restaurant", "cafe", "salon", "clinic", "fitness", "academy", "attraction", "general"
+    ]
 
 
 async def _resolve_industry(category: str, customer_name: str = "") -> str:
-    """업체를 통합 프롬프트의 8개 industry enum 중 하나로 AI 분류.
+    """업체를 통합 프롬프트의 9개 industry enum 중 하나로 AI 분류.
 
     분류 근거는 카테고리를 우선 사용하고, 카테고리가 없으면 업체명으로 분류한다.
     근거가 둘 다 없으면 빈 문자열 반환. API 장애 시 예외 전파(하위 분석도 동일 API 의존).
@@ -115,10 +117,12 @@ async def _resolve_industry(category: str, customer_name: str = "") -> str:
     chatgpt = ChatgptService()
     prompt = (
         f"{basis_label}: '{basis_value}'\n"
-        "위 정보를 바탕으로 이 업체를 다음 8개 업종 중 가장 적합한 하나로 분류하세요: "
+        "위 정보를 바탕으로 이 업체를 다음 업종 중 가장 적합한 하나로 분류하세요: "
         "stay(숙박/펜션/호텔), restaurant(음식점), cafe(카페/디저트), "
         "salon(미용실/네일/뷰티), clinic(병원/의원/치과), fitness(헬스/필라테스/요가), "
-        "academy(학원/교습소), attraction(관광/체험/액티비티)."
+        "academy(학원/교습소), attraction(관광/체험/액티비티). "
+        "위 8개 중 어느 것에도 명확히 해당하지 않는 경우에만 general(기타/범용 업종)로 분류하세요. "
+        "유사한 업종이 있으면 general 대신 그 업종을 우선 선택하세요."
     )
     result = await chatgpt._call_pydantic_output_chat_completion(
         prompt=prompt,
@@ -312,7 +316,7 @@ async def _crawling_logic(
                     [img["original"] for img in extra_photo_urls], industry
                 )
             except Exception as e:
-                logger.error(f"[crawling] Step 3 FAILED - 이미지 필터링 중 오류: {e}")
+                # logger.error(f"[crawling] Step 3 FAILED - 이미지 필터링 중 오류: {e}")
                 raise HTTPException(
                     status_code=status.HTTP_502_BAD_GATEWAY,
                     detail="이미지 마케팅 적합성 필터링 중 오류가 발생했습니다.",
@@ -337,11 +341,22 @@ async def _crawling_logic(
         try:
             # Step 4-1: ChatGPT 서비스 초기화 및 입력 데이터 구성
             chatgpt_service = ChatgptService()
+            # 메뉴 전달은 잠정 보류 — 사이드 메뉴(볶음밥·냉면 등)가 분석에 과도한 영향을 주는
+            # 문제로 프롬프트에서 {menu_info}를 제거함. 크롤링(scraper.menu_info)은 유지 중이므로
+            # 주력/사이드 구분 방안이 정리되면 아래 주석을 되살려 재전달할 것.
+            # menus = scraper.menu_info or []
+            # menus = sorted(menus, key=lambda m: not m.get("recommend"))[:15]
+            # menu_info = ", ".join(m["name"] for m in menus if m.get("name"))
+            top_keywords = (scraper.voted_keyword_stats or [])[:5]
             input_marketing_data = {
                 "customer_name": customer_name,
                 "region": region,
                 "detail_region_info": road_address or "",
                 "industry": industry,  # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
+                "category": category,  # 네이버 지도 원본 카테고리 텍스트
+                "facility_info": scraper.facility_info or "",
+                "voted_keywords": ", ".join(kw["displayName"] for kw in top_keywords),
+                # "menu_info": menu_info,  # 실제 판매 품목 (셀링포인트 구체화용)
             }
 
             # Step 4-2: GPT API 호출 → 구조화된 마케팅 분석 결과 반환
@@ -456,6 +471,7 @@ async def manual_marketing(
             "region": region,
             "detail_region_info": request_body.address,
             "industry": industry,  # 통합 프롬프트 내부 분기용 업종 enum
+            "category": request_body.category,  # 사용자 입력 원본 카테고리 텍스트 (세부 묘사 참고용)
         }
         marketing_analysis = await chatgpt_service.generate_structured_output(
             marketing_prompt, input_marketing_data
@@ -658,7 +674,7 @@ async def upload_images_blob(
     ),
     industry: str = Form(
         default="",
-        description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 크롤링 응답의 industry 값을 그대로 전달",
+        description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 크롤링 응답의 industry 값을 그대로 전달",
     ),
     current_user: User = Depends(get_current_user),
 ) -> ImageUploadResponse:

app/home/models.py

@@ -118,7 +118,7 @@ class Project(Base):
         String(50),
         nullable=False,
         default="",
-        comment="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction)",
+        comment="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)",
     )
 
     language: Mapped[str] = mapped_column(

app/home/schemas/home_schema.py

@@ -78,7 +78,7 @@ class ProcessedInfo(BaseModel):
     customer_name: str = Field(..., description="고객명/가게명 (base_info.name)")
     region: str = Field(..., description="지역명 (roadAddress에서 추출한 시 이름)")
     detail_region_info: str = Field(..., description="상세 지역 정보 (roadAddress)")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction)")
+    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
 
 
 # class MarketingAnalysisDetail(BaseModel):
@@ -249,7 +249,7 @@ class CrawlingResponse(BaseModel):
         None, description="마케팅 분석 결과 . 실패 시 null"
     )
     m_id : int = Field(..., description="마케팅 분석 결과 ID")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction)")
+    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
 
 
 class ManualMarketingRequest(BaseModel):

app/lyric/schemas/lyric.py

@@ -76,7 +76,7 @@ class GenerateLyricRequest(BaseModel):
         description="영상 방향 (horizontal: 가로형, vertical: 세로형)",
     ),
     m_id : Optional[int] = Field(None, description="마케팅 인텔리전스 ID 값")
-    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction)")
+    industry: str = Field(default="", description="업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general)")
     instrumental: bool = Field(default=False, description="BGM 전용 모드 (가사 생성 안 함)")
     genre: Optional[str] = Field(
         None,

app/song/api/routers/v1/song.py

@@ -35,6 +35,33 @@ logger = get_logger("song")
 
 router = APIRouter(prefix="/song", tags=["Song"])
 
+TARGET_SONG_DURATION_SECONDS = 60.0
+
+
+def _select_clip_by_duration(
+    clips_data: list[dict], target_seconds: float = TARGET_SONG_DURATION_SECONDS
+) -> dict:
+    """생성된 클립 중 목표 길이(target_seconds)에 가장 가까운 클립을 선택합니다.
+
+    길이 차이가 동일하면 먼저 등장한 클립(더 낮은 인덱스)을 선택합니다.
+    duration 정보가 없는 클립은 비교 대상에서 제외되며, 모든 클립에 duration이 없으면
+    첫 번째 클립을 반환합니다.
+    """
+    best_clip = None
+    best_diff = None
+
+    for clip in clips_data:
+        duration = clip.get("duration")
+        if duration is None:
+            continue
+
+        diff = abs(duration - target_seconds)
+        if best_diff is None or diff < best_diff:
+            best_diff = diff
+            best_clip = clip
+
+    return best_clip if best_clip is not None else clips_data[0]
+
 
 @router.post(
     "/generate/{task_id}",
@@ -413,12 +440,14 @@ async def get_song_status(
             clips_data = response_data.get("sunoData") or []
 
             if clips_data:
-                # 첫 번째 클립(clips[0])의 audioUrl과 duration 사용
-                first_clip = clips_data[0]
+                # 생성된 클립(보통 2개) 중 목표 길이(1분)에 가장 가까운 클립 선택 (동일하면 첫 번째)
+                first_clip = _select_clip_by_duration(clips_data)
                 audio_url = first_clip.get("audioUrl")
                 clip_duration = first_clip.get("duration")
                 logger.debug(
-                    f"[get_song_status] Using first clip - id: {first_clip.get('id')}, audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}"
+                    f"[get_song_status] Selected clip by duration - id: {first_clip.get('id')}, "
+                    f"audio_url: {audio_url}, duration: {clip_duration}, "
+                    f"candidates: {[(c.get('id'), c.get('duration')) for c in clips_data]}"
                 )
 
                 if audio_url:

app/utils/autotag.py

@@ -36,7 +36,7 @@ async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list
     MAX_RETRY = 2
     for _ in range(MAX_RETRY):
         failed_idx = [i for i, r in enumerate(image_result_list) if isinstance(r, Exception)]
-        print("Failed", failed_idx)
+        # print("Failed", failed_idx)
         if not failed_idx:
             break
         retried = await asyncio.gather(
@@ -46,5 +46,5 @@ async def autotag_images(image_url_list : list[str], industry: str = "") -> list
         for i, result in zip(failed_idx, retried):
             image_result_list[i] = result
 
-    print("Failed", failed_idx)
+    # print("Failed", failed_idx)
     return image_result_list

app/utils/creatomate.py

@@ -225,29 +225,48 @@ autotext_template_h_1 = {
     "stroke_color": "#333333",
     "stroke_width": "0.2 vmin"
 }
-DVST0001 = "75161273-0422-4771-adeb-816bd7263fb0"
-DVST0002 = "c68cf750-bc40-485a-a2c5-3f9fe301e386"
-DVST0003 = "e1fb5b00-1f02-4f63-99fa-7524b433ba47"
+DVST0001 = "fe11aeab-ff29-4bc8-9f75-c695c7e243e6"
+DVRT0001 = "3c4b74c4-82d7-4742-9b05-4b999fef4cbd"
+DVCF0001 = "ebb532ec-e49a-4a7e-b0e2-a8132f1bf1f7"
 DHST0001 = "660be601-080a-43ea-bf0f-adcf4596fa98"
 DHST0002 = "3f194cc7-464e-4581-9db2-179d42d3e40f"
 DHST0003 = "f45df555-2956-4a13-9004-ead047070b3d"
-DVST0001T = "fe11aeab-ff29-4bc8-9f75-c695c7e243e6"
 HST_LIST = [DHST0001,DHST0002,DHST0003]
-VST_LIST = [DVST0001T]
+VST_LIST = [DVST0001,DVRT0001,DVCF0001]
+
+# industry → 세로형 템플릿 매핑 (신규 세로형 템플릿 추가 시 여기에만 등록)
+VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP: dict[str, str] = {
+    "stay": DVST0001,
+    "restaurant": DVRT0001,
+    "cafe": DVCF0001,
+}
+
+# 매핑에 없는 업종(salon, clinic 등)의 폴백 템플릿
+DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE = DVST0001
 
 SCENE_TRACK = 1
 AUDIO_TRACK = 2
 SUBTITLE_TRACK = 3
 KEYWORD_TRACK = 4
 
-def select_template(orientation:OrientationType):
+def select_template(orientation: OrientationType, industry: str | None = None) -> str:
+    """orientation과 industry에 따라 Creatomate 템플릿 ID를 선택합니다.
+
+    Args:
+        orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical")
+        industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe 등).
+                  세로형에서만 사용되며, 매핑에 없으면 기본 템플릿으로 폴백합니다.
+
+    Returns:
+        선택된 템플릿 ID
+    """
     if orientation == "horizontal":
         template_id = DHST0001
     elif orientation == "vertical":
-        template_id = random.choice(VST_LIST)
+        template_id = VERTICAL_INDUSTRY_TEMPLATE_MAP.get(industry, DEFAULT_VERTICAL_TEMPLATE)
     else:
         raise
-    logger.info(f"[select_template] orientation={orientation}, template_id={template_id}")
+    logger.info(f"[select_template] orientation={orientation}, industry={industry}, template_id={template_id}")
     return template_id
 
 async def get_shared_client() -> httpx.AsyncClient:
@@ -296,21 +315,22 @@ class CreatomateService:
     def __init__(
         self,
         api_key: str | None = None,
-        orientation: OrientationType = "vertical"
+        orientation: OrientationType = "vertical",
+        industry: str | None = None,
     ):
         """
         Args:
             api_key: Creatomate API 키 (Bearer token으로 사용)
                      None일 경우 config에서 자동으로 가져옴
             orientation: 영상 방향 ("horizontal" 또는 "vertical", 기본값: "vertical")
-            target_duration: 목표 영상 길이 (초)
-                            None일 경우 orientation에 해당하는 기본값 사용
+            industry: 업종 분류 (stay|restaurant|cafe 등). 세로형 템플릿 선택에 사용되며,
+                      매핑에 없거나 None이면 기본 세로형 템플릿으로 폴백
         """
         self.api_key = api_key or apikey_settings.CREATOMATE_API_KEY
         self.orientation = orientation
 
-        # orientation에 따른 템플릿 설정 가져오기
-        self.template_id = select_template(orientation)
+        # orientation·industry에 따른 템플릿 설정 가져오기
+        self.template_id = select_template(orientation, industry=industry)
         self.headers = {
             "Content-Type": "application/json",
             "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
@@ -895,6 +915,20 @@ class CreatomateService:
         response.raise_for_status()
         return response.json()
 
+    @staticmethod
+    def _entrance_transition_offset(elem: dict) -> float:
+        """요소의 entrance transition(transition=true, time==0) duration 합을 반환합니다.
+
+        순차 배치 시 이 값만큼 이전 요소와 겹치도록 시작점이 앞당겨집니다.
+        """
+        offset = 0.0
+        for animation in elem.get("animations", []):
+            if "reversed" in animation:
+                continue
+            if "transition" in animation and animation["transition"] and animation.get("time", 0) == 0:
+                offset += animation["duration"]
+        return offset
+
     def calc_scene_duration(self, template: dict) -> float:
         """템플릿의 전체 장면 duration을 계산합니다."""
         total_template_duration = 0.0
@@ -908,15 +942,7 @@ class CreatomateService:
                 if elem["track"] not in track_maximum_duration:
                     continue
                 if "time" not in elem or elem["time"] == 0: # elem is auto / 만약 마지막 elem이 auto인데 그 앞에 time이 있는 elem 일 시 버그 발생 확률 있음
-                    track_maximum_duration[elem["track"]] += elem["duration"]
-
-                    if "animations" not in elem:
-                        continue
-                    for animation in elem["animations"]:
-                        if "reversed" in animation:
-                            continue
-                        if "transition" in animation and animation["transition"] and animation.get("time", 0) == 0:
-                            track_maximum_duration[elem["track"]] -= animation["duration"]
+                    track_maximum_duration[elem["track"]] += elem["duration"] - self._entrance_transition_offset(elem)
                 else:
                     track_maximum_duration[elem["track"]] = max(track_maximum_duration[elem["track"]], elem["time"] + elem["duration"])
 
@@ -928,6 +954,73 @@ class CreatomateService:
 
         return total_template_duration
 
+    def calc_track_time_ranges(self, template: dict, track: int) -> list[tuple[str, float, float]]:
+        """최상위 요소 중 지정 track의 (name, start, end) 시간 범위를 계산합니다.
+
+        Creatomate 규칙에 따라 `time`이 없거나 0인 요소는 같은 트랙의 이전 요소 뒤에
+        순차 배치되며, entrance transition duration만큼 이전 요소와 겹치도록
+        시작점을 앞당깁니다(calc_scene_duration의 차감 규칙과 동치).
+        `time`이 명시된 요소는 해당 시각에서 시작하고, 커서는 그 요소의 끝으로 이동합니다.
+        """
+        ranges: list[tuple[str, float, float]] = []
+        cursor = 0.0
+        for elem in template["source"]["elements"]:
+            try:
+                if elem.get("track") != track:
+                    continue
+                duration = elem["duration"]
+
+                if "time" not in elem or elem["time"] == 0:  # 순차 배치(auto)
+                    start = max(0.0, cursor - self._entrance_transition_offset(elem))
+                else:
+                    start = elem["time"]
+
+                end = start + duration
+                cursor = end
+                ranges.append((elem.get("name", ""), start, end))
+            except Exception as e:
+                logger.debug(traceback.format_exc())
+                logger.error(f"[calc_track_time_ranges] Error processing element: {elem}, {e}")
+
+        return ranges
+
+    @staticmethod
+    def _scale_element(elem: dict, extend_rate: float) -> None:
+        """element 하나의 time/duration/animations를 extend_rate만큼 스케일링합니다.
+
+        composition의 자식 element까지 재귀적으로 처리합니다. 재귀하지 않으면
+        부모 컴포지션(씬 슬롯)만 늘어나고 내부 leaf 이미지/애니메이션은 원래
+        길이에서 끝나버려, 슬롯이 끝나기 전 컴포지션의 fill_color(회색)가
+        노출되는 버그가 생긴다 — modify_element/parse_template_component_name과
+        동일하게 composition을 재귀 순회해야 함.
+
+        오디오 판별은 track 번호가 아닌 type == "audio"로 한다. composition
+        내부의 track 번호는 그 컴포지션 안에서만 유효한 로컬 레이어 인덱스라
+        전역 AUDIO_TRACK/KEYWORD_TRACK 상수와 우연히 값이 겹칠 수 있다
+        (실제 템플릿에도 다중 레이어 씬의 2번째/3번째 이미지가 track=2, track=4인
+        경우가 존재함).
+        """
+        if elem.get("type") == "audio":
+            return
+
+        # "time"은 숫자 오프셋 대신 "end"(컴포지션 끝에 고정) 같은 특수 키워드일 수 있음 —
+        # 이런 값은 렌더 시점에 (이미 스케일링된) duration 기준으로 재계산되므로 그대로 둔다.
+        if "time" in elem and isinstance(elem["time"], (int, float)):
+            elem["time"] = elem["time"] * extend_rate
+        if "duration" in elem and isinstance(elem["duration"], (int, float)):
+            elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
+
+        for animation in elem.get("animations", []):
+            anim_time = animation.get("time", 0)
+            if isinstance(anim_time, (int, float)) and anim_time != 0:
+                animation["time"] = anim_time * extend_rate
+            if isinstance(animation.get("duration"), (int, float)):
+                animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
+
+        if elem.get("type") == "composition":
+            for child in elem.get("elements", []):
+                CreatomateService._scale_element(child, extend_rate)
+
     def extend_template_duration(self, template: dict, target_duration: float) -> dict:
         """템플릿의 duration을 target_duration으로 확장합니다."""
         # template["duration"] = target_duration + 0.5 # 늘린것보단 짧게
@@ -938,22 +1031,10 @@ class CreatomateService:
 
         for elem in new_template["source"]["elements"]:
             try:
-                # if elem["type"] == "audio":
-                #     continue
-                if elem["track"] == AUDIO_TRACK : # audio track은 패스
+                if elem["track"] == AUDIO_TRACK : # audio track(최상위 음악 트랙)은 패스
                     continue
-                
-                if "time" in elem:
-                    elem["time"] = elem["time"] * extend_rate
-                if "duration" in elem:
-                    elem["duration"] = elem["duration"] * extend_rate
 
-                if "animations" not in elem:
-                    continue
-                for animation in elem["animations"]:
-                    if animation.get("time", 0) != 0:
-                        animation["time"] = animation["time"] * extend_rate
-                    animation["duration"] = animation["duration"] * extend_rate
+                self._scale_element(elem, extend_rate)
             except Exception as e:
                 logger.error(
                     f"[extend_template_duration] Error processing element: {elem}, {e}"

app/utils/image_filter.py

@@ -81,7 +81,7 @@ async def filter_marketing_images(image_url_list: list[str], industry: str = "")
         failed_idx = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
         if not failed_idx:
             break
-        logger.warning(f"[image_filter] 재시도 대상 인덱스: {failed_idx}")
+        # logger.warning(f"[image_filter] 재시도 대상 인덱스: {failed_idx}")
         retried = await asyncio.gather(
             *[_call(image_url_list[i]) for i in failed_idx], return_exceptions=True
         )
@@ -89,10 +89,10 @@ async def filter_marketing_images(image_url_list: list[str], industry: str = "")
             results[i] = result
 
     final_failed = [i for i, r in enumerate(results) if isinstance(r, Exception)]
-    if final_failed:
-        logger.warning(
-            f"[image_filter] {len(final_failed)}건 최종 실패 → 보수적으로 제외 처리: {final_failed}"
-        )
+    # if final_failed:
+    #     logger.warning(
+    #         f"[image_filter] {len(final_failed)}건 최종 실패 → 보수적으로 제외 처리: {final_failed}"
+    #     )
 
     return [
         (not isinstance(r, Exception)) and r.marketing_acceptable

app/utils/nvMapPwScraper.py

@@ -1,4 +1,5 @@
 import asyncio
+import random
 import re
 from html import unescape
 from difflib import SequenceMatcher
@@ -18,29 +19,58 @@ class NvMapPwScraper():
     _context = None
     _win_width = 1280
     _win_height = 720
-    _max_retry = 3 
-    _timeout = 60 # place id timeout threshold seconds
-    
+    _max_retry = 3
+    _timeout = 30 # place id timeout threshold seconds
+    _retry_delay_ms = 1500 # 검색 실패 후 재시도 전 대기시간 (네이버 요청 밀도 완화)
+
+    # UA·뷰포트·sec-ch-ua를 한 세트로 묶은 브라우저 프로필 후보군 (안티봇 핑거프린트 회피용)
+    _UA_PROFILES = [
+        {
+            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
+            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
+            "viewport": {"width": 1280, "height": 720},
+        },
+        {
+            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36",
+            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="129", "Google Chrome";v="129"',
+            "viewport": {"width": 1366, "height": 768},
+        },
+        {
+            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36",
+            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="130", "Google Chrome";v="130"',
+            "viewport": {"width": 1440, "height": 900},
+        },
+        {
+            "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/131.0.0.0 Safari/537.36",
+            "sec_ch_ua": '"Not?A_Brand";v="99", "Chromium";v="131", "Google Chrome";v="131"',
+            "viewport": {"width": 1536, "height": 864},
+        },
+    ]
+    _current_profile = None
+
     # instance var
     page = None
 
+    @classmethod
+    def _pick_profile(cls):
+        """현재 프로필과 다른 프로필을 무작위로 선택한다 (후보가 1개뿐이면 그대로 반환)."""
+        candidates = [p for p in cls._UA_PROFILES if p is not cls._current_profile]
+        return random.choice(candidates or cls._UA_PROFILES)
+
     @classmethod
     def default_context_builder(cls):
+        cls._current_profile = cls._pick_profile()
+        profile = cls._current_profile
+
         context_builder_dict = {}
-        context_builder_dict['viewport'] = {
-                'width' : cls._win_width,
-                'height' : cls._win_height
-        }
-        context_builder_dict['screen'] = {
-                'width' : cls._win_width,
-                'height' : cls._win_height
-        }
-        context_builder_dict['user_agent'] = "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36"
+        context_builder_dict['viewport'] = dict(profile['viewport'])
+        context_builder_dict['screen'] = dict(profile['viewport'])
+        context_builder_dict['user_agent'] = profile['user_agent']
         context_builder_dict['locale'] = 'ko-KR'
         context_builder_dict['timezone_id']='Asia/Seoul'
 
         return context_builder_dict
-       
+
     @classmethod
     async def initiate_scraper(cls):
         if not cls._playwright:
@@ -51,6 +81,14 @@ class NvMapPwScraper():
             cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
         cls.is_ready = True
 
+    @classmethod
+    async def _recreate_context(cls):
+        """네이버 안티봇 차단이 의심될 때 브라우저 컨텍스트를 새로 생성해 세션/핑거프린트를 초기화한다."""
+        old_context = cls._context
+        cls._context = await cls._browser.new_context(**cls.default_context_builder())
+        if old_context:
+            await old_context.close()
+
     GRAPHQL_URL = "https://pcmap-api.place.naver.com/graphql"
 
     @classmethod
@@ -121,7 +159,7 @@ class NvMapPwScraper():
             }
 
             results: list[dict | None] = []
-            for payload in payloads:
+            for idx, payload in enumerate(payloads, start=1):
                 r = await page.evaluate(
                     """async (a) => {
                         const [url, body, hdr] = a;
@@ -139,7 +177,11 @@ class NvMapPwScraper():
                     [cls.GRAPHQL_URL, payload, headers],
                 )
                 if isinstance(r, dict) and "__err" in r:
-                    logger.warning(f"[NvMapPwScraper] graphql fetch 실패: {r['__err']}")
+                    op = payload.get("operationName", "?")
+                    logger.warning(
+                        f"[NvMapPwScraper] graphql fetch 실패 "
+                        f"({idx}/{len(payloads)} {op}): {r['__err']}"
+                    )
                     results.append(None)
                 else:
                     results.append(r)
@@ -190,7 +232,7 @@ patchedGetter.apply(navigator);
 patchedGetter.toString();''')
 
         await self.page.set_extra_http_headers({
-            'sec-ch-ua': '\"Not?A_Brand\";v=\"99\", \"Chromium\";v=\"130\"'
+            'sec-ch-ua': self._current_profile['sec_ch_ua']
         })
         await self.page.goto("http://google.com")
         
@@ -284,30 +326,110 @@ patchedGetter.toString();''')
         logger.debug(f"[DEBUG] 목록 후보 {len(candidates)}개 추출")
         return candidates
 
+    @staticmethod
+    def _parse_allsearch_candidates(body: dict) -> list[dict]:
+        """allSearch 응답 JSON에서 후보 목록을 추출한다."""
+        place_list = (((body.get("result") or {}).get("place") or {}).get("list")) or []
+        return [
+            {
+                "title": p.get("name") or "",
+                "place_url": f"https://map.naver.com/p/entry/place/{p['id']}",
+                "roadAddress": p.get("roadAddress") or "",
+                "address": p.get("address") or "",
+            }
+            for p in place_list
+            if p.get("id")
+        ]
+
+    def _select_best_candidate(self, candidates: list[dict], title: str, address: str) -> dict | None:
+        """이름 유사도(70%)와 주소 유사도(30%)를 함께 고려해 최적 후보를 선택한다.
+
+        주소 없이 업체명만으로 검색한 경우(3차 폴백)는 이름 유사도만 사용한다.
+        """
+        if not candidates:
+            return None
+
+        for c in candidates:
+            name_score = self._similarity(title, self._clean_title(c["title"]))
+            cand_addr = c.get("roadAddress") or c.get("address") or ""
+            addr_score = self._similarity(address, cand_addr) if address and cand_addr else 0.0
+            c["_name_score"] = name_score
+            c["_addr_score"] = addr_score
+            c["_total_score"] = name_score * 0.7 + addr_score * 0.3 if address else name_score
+
+        return max(candidates, key=lambda c: c["_total_score"])
+
+    async def _capture_allsearch(self, url: str, timeout_s: float = 5.0) -> list[dict]:
+        """검색 페이지가 자연 발생시키는 allSearch API 응답을 캡처해 후보 목록으로 변환한다.
+
+        pcmap iframe 렌더링을 기다릴 필요가 없어 경쟁 조건이 없고, 업체명 단독
+        검색처럼 iframe 자체가 생성되지 않는 케이스에서도 동작한다.
+        """
+        captured: list[dict] = []
+
+        def on_response(resp):
+            # GET 요청의 실제 응답만 캡처 (OPTIONS preflight 등 오탐 방지)
+            if "allSearch" in resp.url and resp.request.method == "GET":
+                async def _consume():
+                    try:
+                        captured.append(await resp.json())
+                    except Exception:
+                        pass
+                asyncio.create_task(_consume())
+
+        self.page.on("response", on_response)
+        try:
+            try:
+                await self.goto_url(url, wait_until="domcontentloaded", timeout=self._timeout * 1000)
+            except Exception:
+                logger.error("[ERROR] Can't Finish domcontentloaded")
+
+            deadline = time.monotonic() + timeout_s
+            while time.monotonic() < deadline:
+                if "/place/" in self.page.url or captured:
+                    break
+                await self.page.wait_for_timeout(200)
+        finally:
+            self.page.remove_listener("response", on_response)
+
+        if not captured:
+            return []
+        return self._parse_allsearch_candidates(captured[0])
+
     async def _try_search(self, address: str, title: str) -> str | None:
         """주어진 주소+업체명으로 검색해서 place URL을 반환한다. 실패 시 None."""
         encoded_query = parse.quote(f"{address} {title}".strip())
         url = f"https://map.naver.com/p/search/{encoded_query}"
 
-        try:
-            await self.goto_url(url, wait_until="networkidle", timeout=self._timeout * 1000)
-        except:
-            if "/place/" in self.page.url:
-                return self.page.url
-            logger.error("[ERROR] Can't Finish networkidle")
-
+        # 1순위: allSearch API 응답 캡처 (iframe 렌더링 대기 불필요, 업체명 단독 검색도 지원)
+        candidates = await self._capture_allsearch(url)
         if "/place/" in self.page.url:
             return self.page.url
 
-        candidates = await self._extract_candidates_from_list_page()
         if candidates:
-            best = max(
-                candidates,
-                key=lambda c: self._similarity(title, self._clean_title(c['title']))
-            )
-            best_score = self._similarity(title, self._clean_title(best['title']))
+            best = self._select_best_candidate(candidates, title, address)
             logger.info(
-                f"[AUTO-SELECT] '{title}' → '{best['title']}' (score={best_score:.2f}) {best['place_url']}"
+                f"[AUTO-SELECT] '{title}' → '{best['title']}' "
+                f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
+            )
+            return best['place_url']
+
+        # 2순위(안전망): allSearch 캡처 실패 시 기존 iframe HTML 파싱 방식으로 폴백
+        logger.warning("[FALLBACK] allSearch 캡처 실패 → iframe 파싱 방식 시도")
+        iframe_candidates = []
+        for _ in range(3):  # 500ms × 3 = 최대 1.5초
+            if "/place/" in self.page.url:
+                return self.page.url
+            iframe_candidates = await self._extract_candidates_from_list_page()
+            if iframe_candidates:
+                break
+            await self.page.wait_for_timeout(500)
+
+        if iframe_candidates:
+            best = self._select_best_candidate(iframe_candidates, title, address)
+            logger.info(
+                f"[AUTO-SELECT-IFRAME] '{title}' → '{best['title']}' "
+                f"(name={best['_name_score']:.2f}, addr={best['_addr_score']:.2f}) {best['place_url']}"
             )
             return best['place_url']
 
@@ -338,16 +460,27 @@ patchedGetter.toString();''')
         # 2차 시도: 정제 주소 + 업체명
         refined = self._refine_address(address)
         if refined != address:
+            await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
             logger.info(f"[REFINE] 주소 정제: '{address}' → '{refined}'")
             result = await self._try_search(refined, title)
             if result:
                 return result
 
         # 3차 시도: 업체명만으로 검색
+        await self.page.wait_for_timeout(self._retry_delay_ms)
         logger.info(f"[RETRY] 업체명만으로 재시도: '{title}'")
         result = await self._try_search("", title)
         if result:
             return result
 
+        # 1~3차 모두 실패 → 네이버 안티봇 차단 의심, 컨텍스트 재생성 후 원본 조건으로 1회 재시도
+        logger.warning(f"[BLOCK-SUSPECTED] 3회 시도 모두 실패 → 컨텍스트 재생성 후 재시도: '{title}'")
+        await self.page.close()
+        await self._recreate_context()
+        await self.create_page()
+        result = await self._try_search(address, title)
+        if result:
+            return result
+
         logger.error(f"[ERROR] Not found url for {selected}")
         return None

app/utils/nvMapScraper.py

@@ -52,6 +52,12 @@ query getAccommodation($id: String!, $deviceType: String) {
             conveniences
             visitorReviewsTotal
         }
+        menus {
+            name
+            price
+            description
+            recommend
+        }
         images { images { origin url } }
     }
 }"""
@@ -100,6 +106,7 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
         self.base_info: dict | None = None
         self.facility_info: str | None = None
         self.voted_keyword_stats: list[dict] | None = None  # 키워드 투표 집계 (displayName, count)
+        self.menu_info: list[dict] | None = None  # 메뉴 목록 (name, price, description, recommend)
 
     def _get_request_headers(self) -> dict:
         headers = self.DEFAULT_HEADERS.copy()
@@ -209,7 +216,8 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
 
         # ── 실제 브라우저로 WTM 캡차 우회 ──
         data, stats_data, extra_photo_urls = await self._scrap_via_browser(place_id)
-        fac_data = None  # 편의시설(HTML)은 브라우저 경로에서 생략 (best-effort)
+        # 편의시설은 HTML 페이지 파싱이라 GraphQL(WTM) 차단과 별개로 직접 시도 (best-effort, 실패 시 None)
+        fac_data = await self._get_facility_string(place_id)
         self.scrap_type = "GraphQL-Browser"
 
         self.rawdata = data
@@ -243,6 +251,7 @@ query getVisitorReviewStats($id: String!) {
         self.base_info = data["data"]["business"]["base"]
         self.facility_info = fac_data
         self.voted_keyword_stats = stats_data
+        self.menu_info = business.get("menus") or None
 
         return
 

app/utils/prompts/chatgpt_prompt.py

@@ -149,17 +149,17 @@ class ChatgptService:
                     logger.info(f"[ChatgptService({self.model_type})] Retrying request...")
                 continue
             # Response 디버그 로깅
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response finish_reason: {response.id}")
-            logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
+            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] attempt: {attempt}")
+            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response ID: {response.id}")
+            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response finish_reason: {response.id}")
+            # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response model: {response.model}")
 
             choice = response.choices[0]
             finish_reason = choice.finish_reason
 
             if finish_reason == "stop":
-                output_text = choice.message.content or ""
-                logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {output_text[:200]}..." if len(output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {output_text}")
+                # output_text = choice.message.content or ""
+                # logger.debug(f"[ChatgptService({self.model_type})] Response output_text: {output_text[:200]}..." if len(output_text) > 200 else f"[ChatgptService] Response output_text: {output_text}")
                 return choice.message.parsed
 
             elif finish_reason == "length":

app/utils/prompts/schemas/image.py

@@ -116,7 +116,7 @@ class ImageTagPromptInput(BaseModel):
     """이미지 태깅 프롬프트에 전달되는 입력 스키마.
     분석할 이미지 URL과 업종 정보, LLM이 선택 가능한 태그 후보 리스트를 포함."""
     img_url : str = Field(..., description="이미지 URL")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
     space_type: list[str] = Field(list(SpaceType), description="공간적 정보를 가지는 태그 리스트")
     subject: list[str] = Field(list(Subject), description="피사체 정보를 가지는 태그 리스트")
     camera: list[str] = Field(list(Camera), description="카메라 정보를 가지는 태그 리스트")

app/utils/prompts/schemas/lyric.py

@@ -12,7 +12,7 @@ class LyricPromptInput(BaseModel):
     language : str= Field(..., description = "가사 언어")
     genre : str = Field(default="", description = "지정된 음악 장르 (kpop|pop|ballad|hip-hop|rnb|edm|jazz|rock). 비어있으면 GPT가 무드에 맞는 장르를 자유롭게 추천")
     exclude_genre : str = Field(default="", description = "재생성 시 직전에 사용된 장르. genre가 비어있는 경우(자동 선택) 이 장르는 추천에서 제외")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
 
 # Output 정의
 class LyricPromptOutput(BaseModel):

app/utils/prompts/schemas/marketing.py

@@ -6,7 +6,12 @@ class MarketingPromptInput(BaseModel):
     customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
     region : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역")
     detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    category : str = Field(default="", description = "네이버 지도 원본 카테고리 텍스트 (예: 펜션, 한식). industry 모듈 선택에는 관여하지 않고 세부 묘사의 참고 정보로만 사용")
+    facility_info : str = Field(default="", description = "편의시설 정보 (네이버 지도 크롤링, 없으면 빈 문자열)")
+    voted_keywords : str = Field(default="", description = "방문자 키워드 투표 상위 5개 (쉼표 구분, 없으면 빈 문자열)")
+    # 메뉴 전달은 잠정 보류 (사이드 메뉴가 분석에 과도한 영향을 주는 문제). 재도입 시 주석 해제.
+    # menu_info : str = Field(default="", description = "메뉴/상품 목록 (네이버 지도 크롤링, 쉼표 구분, 없으면 빈 문자열). 실제 판매 품목 기반 셀링포인트 작성에 사용")
 
 # Output 정의
 class BrandIdentity(BaseModel):

app/utils/prompts/schemas/subtitle.py

@@ -10,7 +10,7 @@ class SubtitlePromptInput(BaseModel):
     customer_name : str = Field(..., description = "마케팅 대상 사업체 이름")
     detail_region_info : str = Field(..., description = "마케팅 대상 지역 상세")
     language : str = Field(default="Korean", description="자막 출력 언어 (Korean, English, Chinese, Japanese, Thai, Vietnamese)")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
 
 # Output 정의
 class PitchingOutput(BaseModel):

app/utils/prompts/schemas/youtube.py

@@ -8,7 +8,7 @@ class YTUploadPromptInput(BaseModel):
     marketing_intelligence_summary : Optional[str] = Field(None, description = "마케팅 분석 정보 보고서")
     language : str= Field(..., description = "영상 언어")
     target_keywords: List[str] = Field(..., description="태그 키워드 리스트")
-    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
+    industry : str = Field(default="", description = "업종 분류 (stay|restaurant|cafe|salon|clinic|fitness|academy|attraction|general). 통합 프롬프트가 이 값으로 내부 분기")
 
 # Output 정의
 class YTUploadPromptOutput(BaseModel):

app/video/api/routers/v1/video.py

@@ -191,6 +191,7 @@ async def generate_video(
             store_address = project.detail_region_info
             brand_name = project.store_name
             region = project.region
+            industry = project.industry
 
             # MarketingIntel 조회
             marketing_result = await session.execute(
@@ -357,7 +358,8 @@ async def generate_video(
             f"[generate_video] Stage 2 START - Creatomate API - task_id: {task_id}"
         )
         creatomate_service = CreatomateService(
-            orientation=orientation
+            orientation=orientation,
+            industry=industry,
         )
         logger.debug(
             f"[generate_video] Using template_id: {creatomate_service.template_id}, (song duration: {song_duration})"

app/video/services/video.py

@@ -839,7 +839,7 @@ logger = get_logger("video")
 #         )
 from sqlalchemy.dialects import mysql
 async def get_image_tags_by_task_id(task_id: str) -> list[dict]:
-    print("taskid", task_id)
+    # print("taskid", task_id)
     async with AsyncSessionLocal() as session:
         stmt = (
             select(Image.img_url, ImageTag.img_tag)
@@ -854,9 +854,9 @@ async def get_image_tags_by_task_id(task_id: str) -> list[dict]:
                 ImageTag.img_tag.is_not(None),
             )
         )
-        print(stmt.compile(dialect=mysql.dialect(), compile_kwargs={"literal_binds": True}))
+        # print(stmt.compile(dialect=mysql.dialect(), compile_kwargs={"literal_binds": True}))
         rows = (await session.execute(stmt)).all()
-        print("rows", rows)
-    print(rows)
-    print("image" , [{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag} for row in rows])
+        # print("rows", rows)
+    # print(rows)
+    # print("image" , [{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag} for row in rows])
     return [{"image_url": row.img_url, "image_tag": row.img_tag} for row in rows]

app/video/worker/creative_assets_task.py

@@ -9,7 +9,12 @@ from sqlalchemy import select
 from app.database.session import BackgroundSessionLocal
 from app.home.models import Project, MarketingIntel
 from app.utils.subtitles import SubtitleContentsGenerator
-from app.utils.creatomate import CreatomateService
+from app.utils.creatomate import (
+    CreatomateService,
+    SCENE_TRACK,
+    SUBTITLE_TRACK,
+    KEYWORD_TRACK,
+)
 from app.utils.logger import get_logger
 from app.video.services.video import get_image_tags_by_task_id
 from app.utils.prompts.schemas.image import NARRATIVE_PHASE_LABEL
@@ -52,10 +57,8 @@ async def generate_creative_assets_background(
 
     for attempt in range(1, max_retries + 1):
         try:
-            creatomate_service = CreatomateService(orientation=orientation)
-            template = await creatomate_service.get_one_template_data(creatomate_service.template_id)
-
             # ── 프로젝트 / 마케팅 인텔 로드 ──────────────────────────────────
+            # 템플릿 선택에 project.industry가 필요하므로 서비스 생성보다 먼저 로드
             async with BackgroundSessionLocal() as session:
                 project_result = await session.execute(
                     select(Project)
@@ -69,6 +72,9 @@ async def generate_creative_assets_background(
                 )
                 marketing_intelligence = marketing_result.scalar_one_or_none()
 
+            creatomate_service = CreatomateService(orientation=orientation, industry=project.industry)
+            template = await creatomate_service.get_one_template_data(creatomate_service.template_id)
+
             store_address = project.detail_region_info
             customer_name = project.store_name
             language = project.language or "Korean"
@@ -121,6 +127,8 @@ async def generate_creative_assets_background(
             pitchings_with_context = _build_pitching_list_with_image_context(
                 pitching_label_list=pitchings_raw,
                 assigned_image_tags=assigned_image_tags,
+                template=template,
+                creatomate_service=creatomate_service,
             )
 
             subtitle_generator = SubtitleContentsGenerator()
@@ -134,8 +142,9 @@ async def generate_creative_assets_background(
             )
             pitching_output_list = generated_subtitles.pitching_results
 
+            # LLM이 pitching_tag에 " | 화면: ..." 컨텍스트 접미를 그대로 되돌려줄 수 있으므로 제거
             subtitle_modifications = {
-                pitching_output.pitching_tag: pitching_output.pitching_data
+                pitching_output.pitching_tag.split(IMAGE_CONTEXT_SEP)[0].strip(): pitching_output.pitching_data
                 for pitching_output in pitching_output_list
             }
             logger.info(f"[generate_creative_assets_background] subtitle_modifications: {subtitle_modifications}")
@@ -170,49 +179,113 @@ async def generate_creative_assets_background(
     logger.error(f"[generate_creative_assets_background] 모든 재시도 실패 - task_id: {task_id}")
 
 
+# 이미지 컨텍스트 접미 구분자 — 생성(_context_for_label)과 제거(subtitle_modifications) 양쪽에서 사용
+IMAGE_CONTEXT_SEP = " | "
+
+
+def _merge_unique(tags: list[dict], key: str) -> list:
+    """태그들의 key 리스트를 순서 유지하며 중복 제거해 병합합니다."""
+    return list(dict.fromkeys(item for tag in tags for item in tag.get(key, [])))
+
+
+def _aggregate_tags_by_composition(
+    template: dict,
+    assigned_image_tags: dict[str, dict],
+    creatomate_service: CreatomateService,
+) -> dict[str, dict]:
+    """SCENE_TRACK 최상위 컴포지션별로 배정된 이미지 태그를 집계합니다.
+
+    컴포지션 하위 leaf image가 여러 개면(다중 이미지 씬) space_type/subject를
+    순서 유지 중복 제거로 병합합니다. 배정된 태그가 없는 컴포지션(CTA 등)은
+    결과에 포함하지 않습니다.
+    """
+    comp_tags: dict[str, dict] = {}
+    for elem in template["source"]["elements"]:
+        if elem.get("track") != SCENE_TRACK or not elem.get("name"):
+            continue
+        name_to_type = creatomate_service.parse_template_component_name([elem])
+        leaf_tags = [
+            assigned_image_tags[name]
+            for name, elem_type in name_to_type.items()
+            if elem_type == "image" and name in assigned_image_tags
+        ]
+        if not leaf_tags:
+            continue
+        comp_tags[elem["name"]] = {
+            "space_type": _merge_unique(leaf_tags, "space_type"),
+            "subject": _merge_unique(leaf_tags, "subject"),
+        }
+    return comp_tags
+
+
+def _context_for_label(
+    text_range: tuple[float, float],
+    scene_ranges: list[tuple[str, float, float]],
+    comp_tags: dict[str, dict],
+) -> str:
+    """텍스트 재생 구간과 시간 겹침이 최대인 씬의 이미지 컨텍스트 접미를 만듭니다.
+
+    태그가 배정된 컴포지션 중 겹침이 최대인 씬을 선택하며(동률 시 이른 시작 우선),
+    겹치는 씬이 없으면 빈 문자열을 반환합니다.
+    """
+    text_start, text_end = text_range
+    candidates = [
+        (min(text_end, comp_end) - max(text_start, comp_start), -comp_start, comp_name)
+        for comp_name, comp_start, comp_end in scene_ranges
+        if comp_name in comp_tags
+    ]
+    candidates = [c for c in candidates if c[0] > 0]
+    if not candidates:
+        return ""
+
+    best_comp = max(candidates)[2]
+    tag = comp_tags[best_comp]
+    space_types = tag.get("space_type", [])
+    subjects = tag.get("subject", [])
+    space_str = "/".join(space_types[:2]) if space_types else "?"
+    subject_str = subjects[0] if subjects else "?"
+    # 컴포지션명 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative_phase}
+    comp_tokens = best_comp.split("-")
+    phase = comp_tokens[4] if len(comp_tokens) >= 5 else ""
+    phase_str = NARRATIVE_PHASE_LABEL.get(phase, phase)
+    return f"{IMAGE_CONTEXT_SEP}화면: {space_str} / {subject_str} / {phase_str} 단계"
+
+
 def _build_pitching_list_with_image_context(
     pitching_label_list: list[str],
     assigned_image_tags: dict[str, dict],
+    template: dict,
+    creatomate_service: CreatomateService,
 ) -> list[str]:
     """pitching 레이블 리스트에 배정 이미지 컨텍스트를 포함하여 반환합니다.
 
-    슬롯명(`bedroom-furniture-tight_crop-slow_zoom_in-welcome`)의 5번째 토큰과
-    pitching 레이어명(`subtitle-welcome-emotion_cue-empathic-001`)의 2번째 토큰이
-    동일한 narrative_phase이므로 시간 겹침 계산 없이 phase로 직접 매칭합니다.
+    텍스트 레이어(SUBTITLE/KEYWORD_TRACK)와 이미지 컴포지션(SCENE_TRACK)의
+    시간 범위를 계산해, 각 텍스트가 재생되는 동안 화면에 가장 오래 보이는
+    (시간 겹침이 최대인) 컴포지션의 이미지 태그를 컨텍스트로 붙입니다.
+    narrative_phase 토큰 매칭과 달리 phase 이름이 어긋나거나(자막 outro vs
+    이미지 accent) 같은 phase에 씬이 여러 개여도 올바른 짝을 찾습니다.
+
+    겹치는 씬이 없거나 해당 씬에 배정된 이미지가 없으면(CTA 등) 컨텍스트를
+    생략합니다. 렌더 시 extend_template_duration은 전 트랙 균등 배율이므로
+    원본 템플릿 기준 겹침 관계는 스케일 후에도 유지됩니다.
 
     출력 예시:
         "subtitle-welcome-emotion_cue-empathic-001 | 화면: lobby / furniture / 진입(welcome) 단계"
     """
-    # narrative_phase → 해당 phase에 배정된 image_tag 매핑 구성
-    # 슬롯명 형식: {space_type}-{subject}-{camera}-{motion}-{narrative_phase}
-    phase_to_tag: dict[str, dict] = {}
-    for slot_name, tag in assigned_image_tags.items():
-        tokens = slot_name.split("-")
-        if len(tokens) >= 5:
-            phase = tokens[4]
-            # 같은 phase에 슬롯이 여러 개면 첫 번째만 사용
-            if phase not in phase_to_tag:
-                phase_to_tag[phase] = tag
-
-    if not phase_to_tag:
+    comp_tags = _aggregate_tags_by_composition(template, assigned_image_tags, creatomate_service)
+    if not comp_tags:
         return pitching_label_list
 
+    scene_ranges = creatomate_service.calc_track_time_ranges(template, SCENE_TRACK)
+    text_ranges: dict[str, tuple[float, float]] = {}
+    for track in (SUBTITLE_TRACK, KEYWORD_TRACK):
+        for name, start, end in creatomate_service.calc_track_time_ranges(template, track):
+            text_ranges[name] = (start, end)
+
     result = []
     for label in pitching_label_list:
-        # pitching 레이어명 형식: {track_role}-{narrative_phase}-{content_type}-{tone}-{pair_id}
-        tokens = label.split("-")
-        context_str = ""
-        if len(tokens) >= 2:
-            phase = tokens[1]
-            tag = phase_to_tag.get(phase)
-            if tag:
-                space_types = tag.get("space_type", [])
-                subjects = tag.get("subject", [])
-                space_str = "/".join(space_types[:2]) if space_types else "?"
-                subject_str = subjects[0] if subjects else "?"
-                phase_str = NARRATIVE_PHASE_LABEL.get(phase, phase)
-                context_str = f" | 화면: {space_str} / {subject_str} / {phase_str} 단계"
-
+        text_range = text_ranges.get(label)
+        context_str = _context_for_label(text_range, scene_ranges, comp_tags) if text_range else ""
         result.append(label + context_str)
 
     return result