データ月 2026-08
shedevrum
shedevrum.ai
shedevrum
shedevrumshedevrum.ai使用AI生成图像的应用程序
サイトを開く ↗

AlphaMoatによると、2026年8月のshedevrum(shedevrum.ai)の月間訪問数は3,275,407(前月比 +3.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中301位、画像・デザインでは1,431件中45位です。最大の市場はロシア(訪問数の88.6%)。

月間訪問数 · 2026-08
327.5万+3.6%
総合順位(17,424件中)
#301
画像・デザイン内の順位(1,431件中)
#45
最大市場
ロシア88.6%

shedevrumとは

Shedevrum是一个基于AI的图像生成应用程序。它允许用户从文本描述生成图像,例如描述场景或对象,然后AI根据描述生成相应的图像。目前,Shedevrum处于测试阶段,并在不断完善其功能。

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 327.5万前月比+3.6%前年比-47.8%
-222.7万445.3万668万25-0925-1025-1226-0226-0426-0626-08
月月間訪問数前月比
2025-09512.5万-18.4%
2025-10618.5万+20.7%
2025-11464.9万-24.8%
2025-12495.3万+6.6%
2026-01480.4万-3.0%
2026-02343.1万-28.6%
2026-03405.9万+18.3%
2026-04344.5万-15.1%
2026-05383.4万+11.3%
2026-06352.6万-8.0%
2026-07316.3万-10.3%
2026-08327.5万+3.6%

国別の訪問数 · 上位5か国

2026-08 · 総訪問数に占める割合
ロシア
2,903,47688.6%
アメリカ合衆国
40,6441.2%
ウクライナ
39,1691.2%
ベラルーシ
35,6001.1%
カザフスタン
34,2451.0%

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shedevrum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

shedevrumの月間訪問数は?

AlphaMoatによると、2026年8月のshedevrum(shedevrum.ai)の月間訪問数は3,275,407(約327.5万)(前月比 +3.6%)で、トラフィックデータのある17,424件のAIサイト中301位、「画像・デザイン」カテゴリでは45位です。

shedevrumのトラフィックは伸びていますか?

直近12か月で、shedevrumの月間訪問数は2025年9月の512.5万から2026年8月の327.5万へと、全体で36.1%減少しました。この期間のピークは2025年10月(618.5万)でした。

shedevrumの訪問者はどの国が多いですか?

2026年8月時点で、shedevrumの訪問数シェアが高い国は順にロシア 88.6%、アメリカ合衆国 1.2%、ウクライナ 1.2%です。

shedevrum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。