データ月 2026-08
ContentBotAI
contentbot.ai
ContentBotAI
ContentBot.aicontentbot.aiオーケストレーション可能なAIワークフローでマーケティングやブログコンテンツを自動制作できます。
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AlphaMoatによると、2026年8月のContentBotAI(contentbot.ai)の月間訪問数は28,282(前月比 -12.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中6,729位、ライティングでは674件中243位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の10.4%)。

月間訪問数 · 2026-08
2.8万-12.4%
総合順位(17,424件中)
#6,729
ライティング内の順位(674件中)
#243
最大市場
アメリカ合衆国10.4%

ContentBotAIとは

製品概要

ContentBot は、カスタムのContent Flowsでブログ、マーケティングコピー、公開ステップをつなぎ、繰り返しの作成作業を削減するAIコンテンツ自動化プラットフォームです。

主な機能

コンテンツフローの構築、ブログ記事の生成、トピックの作成、広告コピーの作成、スマートリンクの追加、マーケティングコンテンツタスクの自動実行ができます。

ビジネスモデル

登録して執筆を始め、ワークフローのニーズに応じてプランを選択します。

12か月のトラフィック推移

カーソルを合わせると月ごとの値を表示
最新 2.8万前月比-12.4%前年比-50.0%
-1.7万3.4万5.2万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-094万-29.8%
2025-102.6万-33.3%
2025-114.3万+61.4%
2025-123.8万-11.1%
2026-013.3万-13.2%
2026-023.1万-7.1%
2026-033.8万+23.8%
2026-043.2万-14.6%
2026-053.1万-5.2%
2026-064.8万+55.5%
2026-073.2万-32.4%
2026-082.8万-12.4%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
アメリカ合衆国
2,95510.4%
ベトナム
2,95310.4%
インド
2,87310.2%
ブラジル
2,2117.8%
ナイジェリア
1,6836.0%

ライティングの人気プロダクト

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Grammarly
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4928.4万
+10.8%

アプリをまたいでリアルタイムに文章を支援するAIライティングツール。

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QuillBot
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3195.7万
+1.8%

言い換え、校正、磨き上げを兼ね備えたAIライティングツール。

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1980.9万
-11.2%

AIでプレゼン、Webサイト、視覚コンテンツを素早く作ります。

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Humanize AI
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609.9万
-12.4%

AI生成テキストをより自然な人間の表現に書き直すツール。

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languagetool.org
602.5万
-5%

文法、句読点、スペルをチェックし、文章のトーンを整えます。

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Prezi AI
Prezi AI
prezi.com
542.8万
+15%

対話を通じてプレゼンを素早く生成し、さらに磨き上げられます。

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よくある質問

ContentBotAIの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のContentBotAI(contentbot.ai)の月間訪問数は28,282(約2.8万)(前月比 -12.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中6,729位、「ライティング」カテゴリでは243位です。

ContentBotAIのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、ContentBotAIの月間訪問数は2025年9月の4万から2026年8月の2.8万へと、全体で28.7%減少しました。この期間のピークは2026年6月(4.8万)でした。

ContentBotAIの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、ContentBotAIの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 10.4%、ベトナム 10.4%、インド 10.2%です。

ContentBotAIに似たAIプロダクトは?

「ライティング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGrammarly(4928.4万)、QuillBot(3195.7万)、Gamma(1980.9万)、Humanize AI(609.9万)、LanguageTool(602.5万)です。

データ月:2026-08 · 訪問数は第三者によるトラフィック推計値を月単位で集計したもので、規模と傾向の把握に適しています。同一プロダクトの複数ドメインは統合しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。