データ月 2026-08
Madgicx
madgicx.com
Madgicx
Madgicxmadgicx.comAIがMeta広告を自律的に分析、最適化、生成。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のMadgicx(madgicx.com)の月間訪問数は204,087(前月比 -4.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中2,353位、マーケティング・営業では2,175件中209位です。最大の市場はインド(訪問数の8.9%)。

月間訪問数 · 2026-08
20.4万-4.6%
総合順位(17,424件中)
#2,353
マーケティング・営業内の順位(2,175件中)
#209
最大市場
インド8.9%

Madgicxとは

製品概要

Madgicxは、支出分析、最適化、クリエイティブ制作を自動的に実行するエージェント型のMeta広告管理プラットフォームです。

主な機能

広告データの分析、隠れたインサイトの発見、支出の自動最適化、AI広告クリエイティブの生成、Facebook広告の管理、マーケティングワークフローの実行、メディアバイイングの支援。

ビジネスモデル

無料で開始でき、ページには早期購入者向けのデータ分析プラン月$29も表示されています。

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 20.4万前月比-4.6%前年比-25.2%
-9.8万19.7万29.5万26-0226-0326-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-0227.3万—
2026-0325.4万-7.0%
2026-0419.7万-22.3%
2026-0521万+6.7%
2026-0623.1万+9.8%
2026-0721.4万-7.5%
2026-0820.4万-4.6%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
インド
18,0808.9%
アメリカ合衆国
11,7465.8%
ブラジル
9,7394.8%
ノルウェー
8,9164.4%
タイ
6,8193.3%

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Madgicx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

Madgicxの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のMadgicx(madgicx.com)の月間訪問数は204,087(約20.4万)(前月比 -4.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中2,353位、「マーケティング・営業」カテゴリでは209位です。

Madgicxのトラフィックは伸びていますか?

直近7か月で、Madgicxの月間訪問数は2026年2月の27.3万から2026年8月の20.4万へと、全体で25.2%減少しました。この期間のピークは2026年2月(27.3万)でした。

Madgicxの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Madgicxの訪問数シェアが高い国は順にインド 8.9%、アメリカ合衆国 5.8%、ブラジル 4.8%です。

Madgicx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。