データ月 2026-08
Pixilart
pixilart.com
Pixilart
Pixilartpixilart.com免费在线艺术社区和像素艺术工具
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のPixilart(pixilart.com)の月間訪問数は2,068,180(前月比 +3.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中439位、画像・デザインでは1,431件中67位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の46.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
206.8万+3.1%
総合順位(17,424件中)
#439
画像・デザイン内の順位(1,431件中)
#67
最大市場
アメリカ合衆国46.6%

Pixilartとは

Pixilart是一个免费的在线艺术社区和像素艺术工具,用户可以在其中创建,共享和探索数字艺术。它提供了一系列功能,包括像素艺术编辑器,社交网络和销售艺术家作品的市场。

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 206.8万前月比+3.1%前年比-40.3%
-85.4万170.8万256.2万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-09219万-36.7%
2025-10212.8万-2.8%
2025-11203.2万-4.5%
2025-12195.6万-3.7%
2026-01210.7万+7.7%
2026-02205.7万-2.3%
2026-03237.2万+15.3%
2026-04196.5万-17.1%
2026-05201.2万+2.4%
2026-06196.3万-2.5%
2026-07200.5万+2.2%
2026-08206.8万+3.1%

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
963,35246.6%
ブラジル
115,4215.6%
フィリピン
73,8393.6%
イギリス
67,3383.3%
カナダ
57,0872.8%

画像・デザインの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でPixilartと比較
Canva
Canva
canva.com
8.7億
+5%

誰でもすぐに使い始められるオンラインのビジュアルデザイン・オフィススイート

+ 比較
Figma
Figma
figma.com
7697.7万
-6.9%

デザイン・コード・AI が一つに集まるコラボレーティブなキャンバス

+ 比較
remove.bg
remove.bg
remove.bg
5933.9万
-4.8%

アップロードするだけで背景を100%自動で除去します。

+ 比較
iLoveIMG
iLoveIMG
iloveimg.com
3580万
-3.6%

高速な画像一括処理オンラインツール。

+ 比較
Perchance AI
Perchance AI
perchance.org
2585.7万
-3.7%

コードでランダム生成器を作成、デバッグ、共有するオンラインプラットフォーム。

+ 比較
Meshy.ai
Meshy.ai
meshy.ai
2267.9万
-9.9%

テキストや画像から半分以内に3Dモデルを生成するAIツール。

+ 比較

よくある質問

Pixilartの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のPixilart(pixilart.com)の月間訪問数は2,068,180(約206.8万)(前月比 +3.1%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中439位、「画像・デザイン」カテゴリでは67位です。

Pixilartのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Pixilartの月間訪問数は2025年9月の219万から2026年8月の206.8万へと、全体で5.6%減少しました。この期間のピークは2026年3月(237.2万)でした。

Pixilartの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Pixilartの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 46.6%、ブラジル 5.6%、フィリピン 3.6%です。

Pixilartに似たAIプロダクトは?

「画像・デザイン」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはCanva(8.7億)、Figma(7697.7万)、remove.bg(5933.9万)、iLoveIMG(3580万)、Perchance AI(2585.7万)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。