AI는 어떤 쇼핑몰 제작 플랫폼을 먼저 추천할까? — 5개 AI·190개 유효 답변 실측

결론부터 말하면, 2026년 7월 16일과 23일에 같은 한국어 질문 20개를 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity·네이버 AI 브리핑에 보냈을 때 카페24가 가장 자주 등장했고 가장 많이 첫 추천을 받았어요. 200개 측정 슬롯 가운데 생성에 성공한 190개 유효 답변에서 카페24는 161개(84.74%)에 언급됐고, 조사 대상 5개 브랜드 중 첫 번째 추천으로 나온 답변은 90개(47.37%)였습니다. 아임웹은 언급률 69.47%, 첫 추천률 21.05%로 뒤를 이었어요.

그런데 더 흥미로운 결과는 단순한 1위가 아니었어요. 메이크샵은 식스샵보다 더 자주 언급됐지만 첫 추천 횟수는 오히려 절반이었습니다. 아임웹은 일주일 뒤 언급률이 9.07%포인트 높게 관측됐지만 첫 추천률은 거의 움직이지 않았고요. AI가 브랜드를 ‘알고 후보로 꺼내는 것’과 ‘가장 먼저 고르는 것’은 서로 다른 경쟁이었습니다.

이 글은 카페24·아임웹·메이크샵·식스샵·샵바이와 제휴·후원 관계 없이 MEPiX 미픽스가 직접 측정한 데이터 리포트예요. 제품 성능·시장점유율·매출·고객 만족도를 평가한 순위가 아니라, 특정 날짜와 질문 조건에서 관찰한 AI 검색 가시성 결과입니다.

핵심 결과 6가지만 먼저 볼까요?

1. 20문항×5개 AI 표면×2회, 200개 측정 슬롯 중 190개가 유효했어요. 빈 응답 10개는 미언급이나 0점으로 처리하지 않고 분석에서 제외했습니다.
2. 카페24가 언급률 84.74%, 첫 추천률 47.37%로 두 지표 모두 가장 높았어요. 아임웹은 각각 69.47%, 21.05%였습니다.
3. 메이크샵은 87회 언급됐지만 첫 추천은 3회였고, 식스샵은 81회 언급·6회 첫 추천이었어요. ‘언급 순위’와 ‘첫 선택 순위’가 뒤집혔습니다.
4. 질문 상황에 따라 첫 선택이 달라졌어요. ‘1인 패션 브랜드’에서는 아임웹이 10개 중 8개 답변에서, ‘성장·시스템 연동’에서는 카페24가 9개 중 8개 답변에서 첫 추천이었습니다.
5. 일주일 뒤 5개 브랜드의 언급 조합이 완전히 같았던 비율은 34.41%였어요. 브랜드별 언급 여부는 80.65% 일치했지만 답변의 전체 진열대는 자주 바뀌었습니다.
6. 공식 도메인 인용 수는 이번 순위에서 제외했어요. 호스팅 고객 사이트와 모회사 도메인이 섞여 브랜드별로 공정하게 귀속하기 어려웠기 때문입니다.

분모는 두 차수의 유효 답변 190개예요. 한 답변에 여러 브랜드가 함께 나올 수 있어 언급률 합계는 100%를 넘습니다.

이번 쇼핑몰 제작 플랫폼 비교는 어떻게 측정했나요?

일반적인 플랫폼 비교 글처럼 요금·기능에 사람이 점수를 매기지 않았어요. 먼저 비교 후보와 질문을 잠근 뒤, 브랜드명을 넣지 않은 실제 선택 질문을 다섯 AI 표면에 똑같이 보냈습니다. AI가 답변 본문에서 어느 브랜드를 후보로 언급했는지, 그리고 조사 대상 5개 중 누가 답변 전체 추천 목록에서 가장 먼저 나왔는지를 판정했어요.

항목	측정 조건
후보	카페24·아임웹·메이크샵·식스샵·샵바이
질문	브랜드명이 없는 한국어 질문 20개
질문군	정보·비교·상황·전환 의도 각 5개
AI 표면	ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity·네이버 AI 브리핑
측정일	2026년 7월 16일, 7월 23일
응답	예정 200개, 유효 190개(95.00%)

이 측정은 각 서비스의 소비자용 앱 화면에서 사람이 질문한 결과가 아닙니다. 로그인 상태·개인화·지역·실험군이 적용된 실제 앱 답변과는 다를 수 있습니다.

두 번째 측정에서도 질문 문장과 순서, 후보, 모델 구성을 바꾸지 않았어요. 질문 파일의 SHA-256 해시도 같았습니다. 자동 판정 뒤 순위가 있는 유효 응답 83개, 후보 판정 232개를 사람이 전수 검토해 첫 추천 순서를 보정했고, 생성되지 않은 응답은 재시도 후에도 비었을 때만 제외했습니다.

언급률과 첫 추천률은 무엇이 다른가요?

지표	계산 방법	읽는 방법
AI 언급률	브랜드가 본문에 한 번이라도 나온 유효 답변 ÷ 190	AI의 후보 진열대에 들어가는 정도
첫 추천률	조사 후보 중 답변 전체 추천 목록에서 가장 먼저 나온 유효 답변 ÷ 190	후보 중 우선 선택지로 제시되는 정도
후보 내 SoV	해당 브랜드 언급 수 ÷ 5개 후보의 전체 언급 472회	시장점유율이 아닌, 이번 후보군 안의 언급 몫

AI 답변에 이름을 올리는 것은 매장의 후보 진열대에 들어가는 일과 비슷해요. 첫 추천을 받는 것은 그 진열대에서 실제로 가장 먼저 집어 드는 선택에 가깝습니다. 둘을 한 지표로 합치면 “자주 보이지만 선택되지는 않는 브랜드”와 “특정 상황에서 먼저 선택되는 브랜드”의 차이가 사라져요.

AI가 가장 자주 떠올린 쇼핑몰 제작 플랫폼은 어디였나요?

이번 190개 유효 답변에서는 카페24와 아임웹이 뚜렷한 선두군이었어요. 카페24는 161회, 아임웹은 132회 언급됐습니다. 메이크샵 87회, 식스샵 81회, 샵바이 11회가 뒤를 이었어요.

플랫폼	언급	언급률	첫 추천	첫 추천률	후보 내 SoV
카페24	161회	84.74%	90회	47.37%	34.11%
아임웹	132회	69.47%	40회	21.05%	27.97%
메이크샵	87회	45.79%	3회	1.58%	18.43%
식스샵	81회	42.63%	6회	3.16%	17.16%
샵바이	11회	5.79%	2회	1.05%	2.33%

다섯 후보가 첫 추천으로 판정된 답변은 모두 141개였고, 그중 카페24와 아임웹이 130개, 92.20%를 차지했어요. 다만 이것을 “국내 쇼핑몰 시장의 92.20%”로 읽으면 안 됩니다. 이번에 사전 선정한 5개 브랜드와 20개 질문 안에서 첫 추천이 두 브랜드에 집중됐다는 뜻이에요.

후보를 고르는 일반적인 기능 비교가 필요하다면 각 서비스의 최신 요금·PG·디자인 자유도·재고 및 외부 시스템 연동 조건을 별도로 확인해야 해요. 이 리포트가 답하는 질문은 “어느 제품이 최고인가”가 아니라 “브랜드명을 말하지 않은 고객 질문에서 AI가 누구를 발견하고 누구를 먼저 꺼냈는가”입니다.

AI가 아는 브랜드와 먼저 고르는 브랜드는 왜 달랐을까요?

가장 선명한 예는 메이크샵과 식스샵이에요. 메이크샵은 식스샵보다 6회 더 많이 언급됐지만, 첫 추천은 메이크샵 3회·식스샵 6회로 순서가 뒤집혔습니다. 메이크샵은 비교 후보로는 자주 소환됐지만 첫 번째 행동 선택지로 이어지는 빈도는 낮았던 셈이에요.

의도별로 보면 간극이 더 분명해져요. 메이크샵은 ‘비용·디자인·운영을 비교해 달라’는 비교 질문군에서 47개 유효 답변 중 32개, 68.09%에 등장했어요. 반면 가입·상담·최종 체험처럼 행동에 가까운 전환 질문군에서는 46개 중 10개, 21.74%였습니다. 46.35%포인트의 차이예요.

플랫폼	비교 질문 언급률	전환 질문 언급률	차이
카페24	95.74%	71.74%	-24.00%p
아임웹	87.23%	54.35%	-32.88%p
메이크샵	68.09%	21.74%	-46.35%p
식스샵	48.94%	36.96%	-11.98%p

이 차이가 제품의 실제 구매전환율을 뜻하지는 않아요. 이번 질문 세트에서 AI가 각 브랜드를 어느 단계의 이야기와 연결했는지를 보여 주는 관찰값입니다. 그래도 운영자에게는 중요한 힌트가 됩니다. 기능 비교표에 이름이 들어가는 것과 “지금 시작할 곳”, “상담받을 곳”, “디자인을 우선할 때 고를 곳”으로 연결되는 콘텐츠는 별도로 관리해야 하니까요.

질문이 달라지자 AI의 첫 선택도 달라졌나요?

네. 전체 평균만 보면 놓치는 장면이 있었어요. ‘1인 패션 브랜드’, ‘초보 창업자’, ‘성장·연동’, ‘디자인 우선’처럼 조건을 구체적으로 말하자 첫 추천이 서로 달라졌습니다.

각 문항의 유효 답변은 8~10개로 작습니다. 전체 플랫폼 평가가 아니라 AI가 브랜드와 연결한 상황을 보여 주는 사례로 읽어 주세요.

• 1인 패션 브랜드: 유효 10개 중 아임웹 8개, 카페24 1개, 식스샵 1개가 첫 추천이었어요.
• 온라인 판매가 처음인 창업자: 카페24와 아임웹이 모두 8개 답변에 언급됐지만 첫 추천은 아임웹 6개였어요.
• 기존 회원·업무 시스템 연동과 성장: 유효 9개 중 카페24가 8개에서 첫 추천이었습니다.
• 브랜드 디자인 우선: 유효 8개 중 아임웹 4개, 식스샵 2개, 카페24 1개가 첫 추천이었어요.
• 트래픽 증가·API 확장 기업 상담: 유효 10개 중 카페24 3개, 샵바이 2개가 첫 추천이었습니다.

이 결과로 “패션에는 무조건 아임웹”, “확장에는 무조건 카페24”라고 단정할 수는 없어요. 한 문항당 표본이 작고 AI의 답변도 변합니다. 다만 브랜드가 어떤 고객 상황의 답으로 기억되고 있는지를 진단하는 출발점으로는 쓸 수 있어요. 실제 AEO/GEO 전략도 모든 질문에서 1등을 노리기보다, 사업에 중요한 상황 질문부터 잡는 편이 현실적입니다.

ChatGPT와 Perplexity는 같은 브랜드를 먼저 골랐나요?

한 플랫폼만 보면 전체 그림을 오판할 수 있었어요. 예를 들어 카페24의 첫 추천률은 ChatGPT 77.50%, Gemini 51.28%, Perplexity 45.00%, Claude 40.00%였습니다. 아임웹은 ChatGPT 15.00%보다 Perplexity 35.00%에서 더 자주 첫 추천됐어요.

플랫폼	ChatGPT	Gemini	Claude	Perplexity	네이버*
카페24 첫 추천률	77.50%	51.28%	40.00%	45.00%	16.13%
아임웹 첫 추천률	15.00%	17.95%	20.00%	35.00%	16.13%
식스샵 첫 추천률	0%	0%	15.00%	0%	0%
메이크샵 첫 추천률	0%	0%	2.50%	0%	6.45%
샵바이 첫 추천률	0%	0%	0%	5.00%	0%

*네이버는 두 차수 모두 사전에 정한 플랫폼별 최소 유효성 기준 18/20에 미달해 방향성 참고용으로만 표시했습니다.

이는 어느 AI가 더 정확하다는 판정이 아니에요. 모델, 검색 방식, 답변 길이와 후보 나열 방식이 서로 다르기 때문입니다. 실제로 이번 측정은 OpenAI의 웹 검색, Gemini의 Google Search grounding, Claude의 웹 검색, Perplexity Sonar, 네이버 AI 브리핑 연동 표면을 사용했어요. 각 검색 연결 방식은 제공사의 OpenAI 웹 검색 문서, Gemini Google Search grounding 문서, Claude 웹 검색 문서, Perplexity Sonar 문서, 네이버 AI 브리핑 소개에서 확인할 수 있습니다.

일주일 뒤 똑같이 물었더니 무엇이 달라졌나요?

카페24의 언급률은 85.11%에서 84.38%로 비슷했고, 메이크샵도 45.74%에서 45.83%로 거의 같았어요. 아임웹은 64.89%에서 73.96%로 9.07%포인트 높게 관측됐습니다. 그런데 아임웹의 첫 추천률은 21.28%에서 20.83%로 오히려 0.45%포인트 낮았어요.

차수 간 차이는 관찰된 변화일 뿐, 특정 콘텐츠나 마케팅 활동이 원인이라는 뜻은 아닙니다.

아임웹은 2차에서 더 많은 추천 목록에 들어갔지만 첫 선택을 받는 빈도는 늘지 않았어요. 노출 범위의 확대와 선택 우선순위의 상승이 같은 변화가 아니라는 뜻입니다.

메이크샵은 반대 방향의 교훈을 줬어요. 두 차수 전체 언급률은 45.74%와 45.83%로 놀랄 만큼 비슷했지만, 양쪽 모두 유효했던 93개 질문×AI 쌍을 들여다보면 두 번 모두 언급된 것은 28쌍뿐이었어요. 1차에만 나온 쌍이 14개, 2차에만 나온 쌍이 16개였습니다. 집계 숫자가 안정적으로 보여도 실제 자리는 크게 교체될 수 있습니다.

AI 답변은 얼마나 반복됐나요?

• 후보별 언급 여부 일치: 375/465, 80.65%
• 5개 후보 언급 조합 완전 일치: 32/93, 34.41%
• 한 번이라도 첫 추천이 있었던 쌍에서 같은 후보 유지: 48/79, 60.76%

세 수치는 서로 모순되지 않아요. 브랜드 하나씩 보면 언급 여부가 약 5번 중 4번 같았지만, 다섯 브랜드 중 하나만 달라져도 전체 조합은 불일치가 됩니다. AI 검색은 고정된 검색 순위표보다 계속 흔들리는 추천 장면에 가까워요. 한 번의 캡처로 “AI 추천 1위”를 선언하기보다 같은 질문을 반복해 유지되는 방향을 봐야 합니다.

네이버 응답이 적었는데 전체 결론을 왜곡하지 않았나요?

네이버 AI 브리핑은 1차 14개, 2차 17개로 사전 기준인 차수별 18개 유효 응답에 미달했어요. 최초 요청 뒤 한 차례 재시도해도 비어 있던 응답은 0점으로 넣지 않았습니다. 그래서 네이버 수치는 다른 네 플랫폼과 같은 정밀도의 단독 순위로 해석하지 않았어요.

민감도 확인을 위해 네이버를 전부 제외한 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity의 유효 응답 159개만 다시 계산했어요. 언급률은 카페24 92.45%, 아임웹 73.58%, 메이크샵 52.20%, 식스샵 48.43%, 샵바이 6.92%였습니다. 첫 추천률은 카페24 53.46%, 아임웹 22.01%였어요. 카페24·아임웹 중심의 상위 구도는 유지됐습니다.

이 민감도 분석이 네이버의 결측을 해결해 주는 것은 아니에요. 다만 “빈 응답을 0점 처리해서 특정 브랜드가 불리해진 것 아닌가”라는 가능성을 별도로 확인한 결과입니다.

공식 도메인 인용을 이번 순위에서 뺀 이유는 무엇인가요?

AI 가시성 조사에서는 답변에 연결된 출처 URL도 중요해요. 하지만 이번 후보군은 도메인 구조가 달라 그대로 비교하면 오히려 오해를 만들 수 있었습니다.

• *.imweb.me, *.makeshop.co.kr, *.cafe24.com에는 플랫폼 회사의 공식 콘텐츠뿐 아니라 고객이 만든 쇼핑몰이 섞일 수 있어요.
• 샵바이는 운영사·고도몰과 연결된 godo.co.kr, nhn-commerce.com 일반 문서가 함께 잡혀 샵바이 고유 인용으로 분리하기 어려웠어요.
• Gemini가 돌려준 검색 리다이렉트 URL은 최종 목적지까지 해소했지만, 목적지 도메인이 곧 특정 브랜드를 추천한 근거라는 뜻은 아닙니다.

실제로 샵바이용으로 등록한 godo.co.kr·nhn-commerce.com 계열 URL이 출처에 잡힌 응답은 60개였지만, 같은 답변 본문에 샵바이가 함께 언급된 경우는 6개뿐이었어요. 나머지 54개는 고도몰·운영사·일반 커머스 콘텐츠가 섞였을 가능성이 큽니다. 6개 역시 해당 URL이 샵바이 추천의 직접 원인이었다는 뜻은 아니에요.

그래서 공식 도메인 URL이 동반된 횟수를 계산은 했지만, 브랜드 신뢰도나 인용 경쟁력 순위로 공개하지 않았어요. 좋은 데이터 리포트는 숫자를 많이 보여 주는 글이 아니라, 비교 가능한 숫자와 비교하면 안 되는 숫자를 구분하는 글이어야 하니까요.

AI가 먼저 추천하는 브랜드가 되려면 무엇을 준비해야 할까요?

아래 내용은 인과관계를 입증한 공식이 아니라, 이번 관찰에서 드러난 간극을 바탕으로 우선 점검할 항목이에요. “이렇게 하면 반드시 첫 추천률이 오른다”는 뜻은 아닙니다.

1. ‘누구에게 가장 적합한가’를 명시하세요. 기능을 길게 나열하는 페이지와 별도로 1인 브랜드·비개발 팀·오프라인 매장·성장 기업처럼 고객 상황별 선택 페이지가 필요해요.
2. 비교에서 행동으로 이어지는 답을 만드세요. 요금·기능 비교뿐 아니라 가입, 무료 체험, 상담, 이전, API 연동처럼 다음 행동을 묻는 질문에 한 페이지 안에서 직접 답하세요.
3. 브랜드 엔터티 관계를 분명히 하세요. 브랜드명·서비스명·운영사·공식 도메인의 관계를 소개 페이지와 구조화 데이터, 일관된 표기로 연결해야 해요.
4. 확인 날짜와 검증 가능한 근거를 남기세요. 가격·기능·연동 범위가 바뀌는 분야이므로 업데이트 날짜, 공식 도움말, 실제 사례와 제한 조건을 함께 제시하세요.
5. 같은 질문으로 반복 측정하세요. 질문·언어·국가·플랫폼을 고정하고 최소 두 번 이상 비교해야 일시적인 변동과 반복되는 방향을 나눌 수 있습니다.

기존 SEO를 버리라는 뜻은 아니에요. 검색 가능한 공식 원문과 외부의 정확한 설명이 있어야 검색 연결형 AI도 브랜드를 발견할 가능성이 생깁니다. 여기에 실제 답변에서의 언급·첫 추천·인용을 추가로 측정하는 것이 AI 검색 마케팅이고, 각 지표의 정의는 GEO 핵심 지표 7가지에서 더 자세히 볼 수 있어요.

측정에 사용한 질문 20개를 공개합니다

정보 질문 5개

1. 국내에서 브랜드 자사몰을 직접 만들 수 있는 쇼핑몰 제작 플랫폼은 어떤 곳들이 있어?
2. 코딩 없이 상품 등록, 결제, 배송까지 설정할 수 있는 국내 쇼핑몰 솔루션을 알려줘.
3. 한국 온라인 판매자가 독립몰을 시작할 때 검토할 만한 쇼핑몰 빌더를 추천해줘.
4. 비용, PG 결제, 디자인, 주문 관리 기능을 제공하는 국내 쇼핑몰 제작 서비스를 알려줘.
5. 한국에서 오픈마켓 외에 내 브랜드 자사몰을 만들 수 있는 플랫폼을 추천해줘.

비교 질문 5개

1. 국내 쇼핑몰 제작 플랫폼 5곳을 비용, 디자인 자유도, 운영 편의성 기준으로 비교해줘.
2. 온라인 판매가 처음인 한국 창업자가 쓰기 쉬운 자사몰 솔루션들의 장단점을 비교해줘.
3. 국내 소규모 브랜드용 쇼핑몰 빌더와 개발 확장성이 높은 쇼핑몰 플랫폼을 비교해줘.
4. 무료 또는 낮은 비용으로 시작할 수 있는 국내 쇼핑몰 제작 서비스를 비교해줘.
5. 결제, 재고, 마케팅, 외부 앱 연동을 기준으로 국내 쇼핑몰 솔루션을 비교해줘.

상황 질문 5개

1. 국내 1인 패션 브랜드가 코딩 없이 모바일 쇼핑몰을 만들려면 어떤 플랫폼이 좋아?
2. SNS로만 판매하던 한국 소상공인이 결제 가능한 자사몰로 확장할 때 쓸 서비스를 추천해줘.
3. 상품 100개 이하로 국내 온라인 쇼핑몰을 작게 시작하려면 어떤 제작 플랫폼이 적합할까?
4. 한국의 오프라인 매장이 온라인 주문과 배송을 처음 시작할 때 이용하기 좋은 쇼핑몰 솔루션은?
5. 기존 회원과 업무 시스템을 연동하며 성장해야 하는 국내 브랜드에 맞는 쇼핑몰 플랫폼을 추천해줘.

전환 질문 5개

1. 이번 주 안에 국내 온라인 쇼핑몰을 열어야 한다면 가장 먼저 시작해 볼 제작 서비스는 어디야?
2. 브랜드 디자인이 중요한 한국 소규모 쇼핑몰이 하나를 고른다면 어떤 웹빌더가 좋아?
3. 개발자가 없는 국내 팀이 바로 가입해 쇼핑몰을 만들 수 있는 플랫폼 3곳을 추천해줘.
4. 트래픽 증가와 API 확장을 예상하는 한국 기업이 상담받아 볼 쇼핑몰 솔루션은 어디야?
5. 국내 쇼핑몰 플랫폼을 최종 선택하기 전에 무료 체험이나 상담을 해볼 만한 곳 3곳을 추천해줘.

이 결과를 어디까지 믿어야 하나요?

• 이번 결과는 2026년 7월 16일·23일의 모델과 검색 결과에 대한 관찰값이에요. 이후 답변은 달라질 수 있습니다.
• 5개 후보는 국내 모든 쇼핑몰 제작 서비스를 대표하지 않아요. 답변에 나온 다른 브랜드를 사후에 후보 점수에 추가하지 않았습니다.
• 질문 20개는 실제 선택 의도를 넓게 담았지만 모든 업종·규모·기능 요구를 포괄하지는 않아요.
• API 기반 측정은 소비자 앱의 개인화·로그인 상태·화면 실험을 재현하지 않습니다.
• 차수 간 변화는 관찰된 차이이며 특정 마케팅 활동의 효과나 장기 추세를 입증하지 않아요.
• 네이버는 두 차수 모두 플랫폼별 최소 유효성 기준에 미달해 관련 수치는 방향성 참고용입니다.

반대로 이 조사만의 강점도 분명해요. 결과를 본 뒤 질문이나 후보를 바꾸지 않았고, 질문 원문·순서·모델 구성을 잠근 채 일주일 간격으로 다시 측정했어요. 빈 응답은 0점으로 만들지 않았고, 순위 판정은 사람이 검토했습니다. 한 번의 화려한 캡처보다 재현 가능한 조건과 불편한 한계까지 함께 공개하는 것이 미픽스 데이터 리포트의 원칙입니다.

결론: AI 추천은 ‘인지’와 ‘첫 선택’을 따로 추적하세요

이번 측정에서 카페24는 가장 넓게 알려졌고 가장 자주 먼저 선택됐으며, 아임웹이 두 지표에서 뒤를 이었습니다. 그러나 메이크샵과 식스샵의 순위가 지표에 따라 바뀌고, 아임웹의 언급률 변화가 첫 추천률 변화로 이어지지 않은 장면은 더 중요한 사실을 보여 줬어요.

AI 검색에서 브랜드가 해야 할 일은 이름이 한 번 나오는 데서 끝나지 않습니다. 어떤 고객 질문에서 후보가 되는지, 어떤 상황에서 첫 선택이 되는지, 그 연결이 일주일 뒤에도 유지되는지를 나눠 봐야 해요. 검색 순위 한 칸처럼 고정된 숫자가 아니라 질문별·플랫폼별·시간별 추천 지도를 관리해야 합니다.

내 브랜드도 ChatGPT·Gemini·Claude·Perplexity·네이버에서 실제로 얼마나 언급되는지 궁금한가요? 미픽스에서 무료 AI 검색 진단을 시작하면 브랜드명이 없는 고객 질문에서 현재 가시성을 확인할 수 있어요.