データ月 2026-08
Senthor Middleware
senthor.io
Senthor Middleware
Senthorsenthor.ioサイトのコンテンツにアクセスするAIクローラーを監視・制御し、収益化します。
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のSenthor Middleware(senthor.io)の月間訪問数は3,545(前月比 +36.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中13,459位、プログラミングでは1,769件中1,393位です。最大の市場はインド(訪問数の62.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
3545+36.2%
総合順位(17,424件中)
#13,459
プログラミング内の順位(1,769件中)
#1,393
最大市場
インド62.6%

Senthor Middlewareとは

製品概要

コンテンツサイト向けのAIトラフィック制御層で、どのAIボットがコンテンツをスクレイピングしているかをリアルタイムに表示し、すべての非人間のリクエストを許可・ブロック・収益化でき、メディア・eコマース・ディレクトリ・データ提供元をカバーします。

主な機能

AIボットのトラフィックを可視化し、許可・ブロックのルールを設定し、クローラートラフィックを収益化し、リクエスト数の統計を取り、コンテンツ利用の分析を行い、サイト種別に適応します。

ビジネスモデル

無料枠は月間最大10000リクエスト、Growth枠は月額99€で月間10k〜1Mリクエストをカバーします。

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 3545前月比+36.2%前年比+279.1%
-1276.22552.43828.626-0426-0526-07
月月間訪問数前月比
2026-04935—
2026-051423+52.2%
2026-061130-20.6%
2026-072602+130.3%
2026-083545+36.2%

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
2,21862.6%
アメリカ合衆国
85124.0%
フランス
47613.4%

プログラミングの人気プロダクト

クリックで詳細を表示、「+ 比較」でSenthor Middlewareと比較
Guardio
Guardio
guard.io
5242.1万
-7.7%

個人と家族向けのAIオンライン保護プラットフォーム。

+ 比較
Lovable
Lovable
lovable.dev
3367.8万
-0.6%

自然言語でアプリやWebサイトを素早く構築

+ 比較
Cursor
Cursor
cursor.com
2252.9万
+3.3%

デスクトップ・ターミナル・クラウドで協働開発するソフトウェアエージェント

+ 比較
opencode
opencode
opencode.ai
1674.9万
+44.5%

任意のモデルを接続し端末・IDE・デスクトップで動くオープンソースのコーディングエージェント。

+ 比較
Netlify
Netlify
netlify.com
1602.6万
+8.9%

AIまたはコードからWebサイトとアプリを即座に構築し配備

+ 比較
Google Antigravity
Google Antigravity
antigravity.google
1399.2万
-3.1%

ローカルのコーディングエージェントを並列管理する開発司令センター

+ 比較

よくある質問

Senthor Middlewareの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のSenthor Middleware(senthor.io)の月間訪問数は3,545(約3545)(前月比 +36.2%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中13,459位、「プログラミング」カテゴリでは1393位です。

Senthor Middlewareの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、Senthor Middlewareの訪問数シェアが高い国は順にインド 62.6%、アメリカ合衆国 24.0%、フランス 13.4%です。

Senthor Middlewareに似たAIプロダクトは?

「プログラミング」カテゴリで月間訪問数が多いその他のプロダクトはGuardio(5242.1万)、Lovable(3367.8万)、Cursor(2252.9万)、opencode(1674.9万)、Netlify(1602.6万)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。