データ月 2026-08
LeadMagic
leadmagic.io
LeadMagic
LeadMagicleadmagic.ioAPIとMCPで検証済みB2Bデータを提供。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のLeadMagic(leadmagic.io)の月間訪問数は52,069(前月比 -19.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中5,054位、マーケティング・営業では2,175件中541位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の31.3%)。

月間訪問数 · 2026-08
5.2万-19.4%
総合順位(17,424件中)
#5,054
マーケティング・営業内の順位(2,175件中)
#541
最大市場
アメリカ合衆国31.3%

LeadMagicとは

製品概要

LeadMagicは、GTMチームとAIエージェント向けに、検証済みメール、モバイル、企業データ、インテントシグナルを提供するB2BデータエンリッチメントAPIです。

主な機能

メール検証、モバイルデータ、企業データ、インテントシグナル、REST API、CLIとMCP。

ビジネスモデル

成果払いで、クレジットは$0.007から。Basicプランは月$41または年$490で、24000クレジットが含まれます。

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 5.2万前月比-19.4%前年比+37.3%
-2.3万4.6万7万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-023.8万—
2026-034.9万+30.2%
2026-045.4万+9.8%
2026-056.4万+17.5%
2026-066.1万-4.8%
2026-076.5万+6.5%
2026-085.2万-19.4%

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
16,31831.3%
インド
7,57314.5%
イギリス
3,2816.3%
ベトナム
2,5254.8%
フランス
1,8503.6%

マーケティング・営業の人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でLeadMagicと比較
BeaconsAI
BeaconsAI
beacons.ai
2639.1万
-10.6%

AI驱动平台整合商城邮件营销媒体套件

+ 比較
Gum
Gum
gumroad.com
1886.9万
+1.1%

クリエイターが動画講座やサブスクリプションを販売するオンライン販売プラットフォーム

+ 比較
Ko-fi
Ko-fi
ko-fi.com
1551.1万
+3.6%

クリエイターがチップ、会員収入、商品売上を得られるようにする。

+ 比較
Shinefy
Shinefy
gohighlevel.com
1330.1万
-2.7%

Shinefy!终极内容创造者

+ 比較
GoHighLevel
GoHighLevel
app.gohighlevel.com
1159.6万
-2%

マーケティング代理店向けのAI顧客管理プラットフォーム

+ 比較
RingCentral
RingCentral
ringcentral.com
1157万
-3.1%

インテリジェントな音声エージェントで受付、営業、カスタマーサービスを改善します。

+ 比較

よくある質問

LeadMagicの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のLeadMagic(leadmagic.io)の月間訪問数は52,069(約5.2万)(前月比 -19.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中5,054位、「マーケティング・営業」カテゴリでは541位です。

LeadMagicのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、LeadMagicの月間訪問数は2026年2月の3.8万から2026年8月の5.2万へと、全体で37.3%増加しました。この期間のピークは2026年7月(6.5万)でした。

LeadMagicの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、LeadMagicの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 31.3%、インド 14.5%、イギリス 6.3%です。

LeadMagicに似たAIプロダクトは?

「マーケティング・営業」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはBeaconsAI(2639.1万)、Gum(1886.9万)、Ko-fi(1551.1万)、Shinefy(1330.1万)、GoHighLevel(1159.6万)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。