データ月 2026-08
Mypitaya
mypitaya.com
Mypitaya
火龙果mypitaya.com中国語執筆のための校正・書き換え・展開アシスタントです。
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AlphaMoatによると、2026年8月のMypitaya(mypitaya.com)の月間訪問数は10,077(前月比 +0.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中9,814位、ライティングでは674件中373位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の50.8%)。

月間訪問数 · 2026-08
1万+0.4%
総合順位(17,424件中)
#9,814
ライティング内の順位(674件中)
#373
最大市場
アメリカ合衆国50.8%

Mypitayaとは

製品概要

Pitayaは、校正、書き換え、展開を通じて執筆者が高品質なコンテンツを素早く生み出す手助けをする、中国語執筆向けのオンライン効率化ツールです。

主な機能

誤字や文法の問題を知的に校正、文章の書き換えと磨き上げ、より豊かな詳細での段落展開、さまざまな文書タイプの執筆ニーズへの適応。

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 1万前月比+0.4%前年比-48.3%
-7612.91.5万2.3万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-092.1万+8.5%
2025-102万-5.8%
2025-111.5万-23.2%
2025-121.9万+26.9%
2026-011.6万-18.4%
2026-028428-46.8%
2026-031.8万+116.2%
2026-047389-59.4%
2026-058787+18.9%
2026-061万+19.3%
2026-071万-4.2%
2026-081万+0.4%

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
5,11550.8%
台湾
1,97719.6%
中華人民共和国香港特別行政区
1,60715.9%
マレーシア
8788.7%
日本
5005.0%

ライティングの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でMypitayaと比較
Grammarly
Grammarly
grammarly.com
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
QuillBot
quillbot.com
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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Gamma
Gamma
gamma.app
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
Humanize AI
humanizeai.pro
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
LanguageTool
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。

+ 比較

よくある質問

Mypitayaの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のMypitaya(mypitaya.com)の月間訪問数は10,077(約1万)(前月比 +0.4%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中9,814位、「ライティング」カテゴリでは373位です。

Mypitayaのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Mypitayaの月間訪問数は2025年9月の2.1万から2026年8月の1万へと、全体で52.3%減少しました。この期間のピークは2025年9月(2.1万)でした。

Mypitayaの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Mypitayaの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 50.8%、台湾 19.6%、中華人民共和国香港特別行政区 15.9%です。

Mypitaya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。