データ月 2026-08
Riverside
riverside.com
Riverside
Riversideriverside.comHDポッドキャストと動画をオンラインで収録・編集・公開。
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AlphaMoatによると、2026年8月のRiverside(riverside.com)の月間訪問数は3,943,515(前月比 -3.3%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中255位、音声では735件中10位です。最大の市場はアメリカ合衆国(訪問数の57.0%)。

月間訪問数 · 2026-08
394.4万-3.3%
総合順位(17,424件中)
#255
音声内の順位(735件中)
#10
最大市場
アメリカ合衆国57.0%

Riversideとは

製品概要

RiversideはAI駆動のオンライン収録・動画スタジオで、リモート収録、テキストベース編集、公開アナリティクスをカバーする。

主な機能

HD動画と音声の収録、テキストによる映像編集、ライブ配信、ウェビナー開催、ポッドキャスト公開、書き起こしとソーシャルクリップの生成。

ビジネスモデル

クレジットカード不要の無料プランと無料トライアルを提供。

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 394.4万前月比-3.3%前年比+61.9%
-155.3万310.5万465.8万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-09237.1万-2.7%
2025-10260.4万+9.8%
2025-11226万-13.2%
2025-12142.3万-37.1%
2026-01431.3万+203.1%
2026-02382.3万-11.4%
2026-03427.2万+11.8%
2026-04400.6万-6.2%
2026-05381.8万-4.7%
2026-06394.5万+3.3%
2026-07407.8万+3.4%
2026-08394.4万-3.3%

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
2,246,78657.0%
イギリス
279,8447.1%
カナダ
161,0364.1%
オーストラリア
114,9492.9%
インド
113,0292.9%

音声の人気プロダクト

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suno.com
7362.1万
+2.4%

ひとつのプロンプトから完成した楽曲を生成します。

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3640.8万
+5.6%

自然な音声と音声エージェントのためのAIプラットフォーム

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turboscribe.ai
2687.1万
-1.4%

无限的音频和视频转录精度高达99.8% 支持98 + 语言秒转录支持文档,PDF,文本和字幕下载导入和导出音频和视频文件扬声器识别私人安全

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VocalRemover
VocalRemover
vocalremover.org
1094.5万
+4.8%

AIで楽曲をボーカルとピュア伴奏トラックに分割

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Fish
Fish
fish.audio
802.3万
+11.9%

感情を操れる音声を生成しキャラクター声を素早くクローン

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Wispr Flow for Android
547.7万
+24.1%

音声をリアルタイムで整ったテキストに変える音声入力ツール。

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よくある質問

Riversideの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のRiverside(riverside.com)の月間訪問数は3,943,515(約394.4万)(前月比 -3.3%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中255位、「音声」カテゴリでは10位です。

Riversideのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、Riversideの月間訪問数は2025年9月の237.1万から2026年8月の394.4万へと、全体で66.3%増加しました。この期間のピークは2026年1月(431.3万)でした。

Riversideの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Riversideの訪問数シェアが高い国は順にアメリカ合衆国 57.0%、イギリス 7.1%、カナダ 4.1%です。

Riversideに似たAIプロダクトは?

「音声」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはSuno(7362.1万)、ElevenLabs(3640.8万)、TurboScribe(2687.1万)、VocalRemover(1094.5万)、Fish(802.3万)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。