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Fellow
Zusammenarbeit · 187.2K monatliche besuche

Fellow ist ein sicherer KI-Meeting-Assistent für Teams und Unternehmen. Er zeichnet Meetings aus Zoom, Google Meet und Microsoft Teams automatisch auf, transkribiert und fasst sie zusammen. Mit einem starken Fokus auf Datenschutz stellt Fellow sicher, dass Ihre Daten niemals zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. Er verfügt über einen KI-Chatbot zur Abfrage von Meeting-Erkenntnissen, CRM-Automatisierung und tiefe Integrationen mit über 50 Tools, um Ihren gesamten Meeting-Workflow zu zentralisieren.

VS
Radiant
Zusammenarbeit · 115 monatliche besuche

Radiant ist eine KI-gestützte persönliche Assistenten-App für Mac, die Meetings erfasst und automatisch nächste Schritte ausführt. Sie geht über das reine Notieren hinaus, indem sie Aktionen wie E-Mails, Dokumente und Tickets direkt in Ihren Arbeitswerkzeugen vorschlägt und entwirft, um Ihren Workflow ohne einen Bot zu optimieren.

Fellow vs Radiant: Preise, Funktionen und Traffic

Vergleiche Fellow und Radiant nach Positionierung, Preis, Funktionen, Traffic und Nutzerfeedback.

Aktualisiert 18.08.2026

Produktübersicht

Fellow Produktübersicht

Fellow ist ein sicherer KI-Meeting-Assistent für Teams und Unternehmen. Er zeichnet Meetings aus Zoom, Google Meet und Microsoft Teams automatisch auf, transkribiert und fasst sie zusammen. Mit einem starken Fokus auf Datenschutz stellt Fellow sicher, dass Ihre Daten niemals zum Trainieren von KI-Modellen verwendet werden. Er verfügt über einen KI-Chatbot zur Abfrage von Meeting-Erkenntnissen, CRM-Automatisierung und tiefe Integrationen mit über 50 Tools, um Ihren gesamten Meeting-Workflow zu zentralisieren.

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Radiant Produktübersicht

Radiant ist eine KI-gestützte persönliche Assistenten-App für Mac, die Meetings erfasst und automatisch nächste Schritte ausführt. Sie geht über das reine Notieren hinaus, indem sie Aktionen wie E-Mails, Dokumente und Tickets direkt in Ihren Arbeitswerkzeugen vorschlägt und entwirft, um Ihren Workflow ohne einen Bot zu optimieren.

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Detailed feature comparison

FeatureFellowRadiant
HauptkategorieZusammenarbeitZusammenarbeit
Hinzugefügt2025-12-102025-11-04
PreismodellFreemiumKostenlos
Offizielle Websitefellow.airadiantapp.com
ProdukttypWebsiteApp
Performance data
NutzerbewertungNicht verifiziertNicht verifiziert
Kommentare00
Monatliche Besuche187.2K115
Monatliches Wachstum4.4%-84.4%
Favoriten8171
DetailsDetails ansehenDetails ansehen

Fellow vs Radiant monthly traffic

Compare Fellow and Radiant by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Fellow vs Radiant monthly traffic comparison, Fellow currently shows 187.2K visits and Radiant shows 115; Fellow has about 1,628 times the visible traffic of Radiant, an absolute difference of about 187.1K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

Fellow monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
187.2K
Ø Besuchsdauer
0:30
Seiten pro Besuch
1.74
Absprungrate
44.64%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2026/1: 216.4K Monatliche Besuche
  • 2026/2: 197.9K Monatliche Besuche
  • 2026/3: 206K Monatliche Besuche
  • 2026/4: 179.3K Monatliche Besuche
  • 2026/5: 187.2K Monatliche Besuche

Top-Regionen

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States74.84%140.1K
🇨🇦Canada6.92%13K
🇮🇳India6.7%12.5K
🇬🇧United Kingdom5.95%11.1K
🇿🇦South Africa5.59%10.5K

Traffic-Quellen

Source typePercentageTraffic
Direkt74.94%140.3K
Verweis23.22%43.5K
E-Mail1.84%3.4K

Suchbegriffe

fathomfellowfellow aifellow appfollow ai

Radiant monthly traffic:

Latest traffic

Monatliche Besuche
115
Ø Besuchsdauer
0:00
Seiten pro Besuch
1
Absprungrate
100%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2026/1: 36.9K Monatliche Besuche
  • 2026/2: 15.9K Monatliche Besuche
  • 2026/3: 739 Monatliche Besuche
  • 2026/4: 0 Monatliche Besuche
  • 2026/5: 115 Monatliche Besuche
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Fellow first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Usage comparison

Compare the core capabilities of Fellow and Radiant

Fellow Core features

Zusammenarbeit
Besprechungen
CRM
Datenschutz

Radiant Core features

Zusammenarbeit
Besprechungen
Automatisierung
Aufgabenverwaltung

Use cases

Fellow Use cases

Besprechungszusammenfassung
Produktivität
KI-Notizenmacher
Kollaboration
CRM-Integration
Unternehmenssicherheit
HIPAA-konform
Besprechungsassistent
Vertriebsautomatisierung
Transkription

Radiant Use cases

Besprechungszusammenfassung
Produktivität
Aktionspunkte
KI-Meeting-Assistent
Botlose KI
Mac-App
Besprechungsnotizen
Übernormal
Aufgabenautomatisierung
Workflow-Automatisierung

Best suited roles

Fellow Best suited roles

Marketing Manager
Produktmanager
Vertriebsmitarbeiter
Geschäftsführer
Stabschef
Kundensupport
Engineering Manager
Personalmanager
IT-Manager

Radiant Best suited roles

Marketing Manager
Produktmanager
Vertriebsmitarbeiter
Account Manager
Ingenieur
Gründer
Projektmanager
Softwareentwickler

Fellow vs Radiant:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Fellow vs Radiant comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Fellow is primarily listed under “Zusammenarbeit”, while Radiant is primarily listed under “Zusammenarbeit”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Product type (Fellow: Website; Radiant: App); Pricing (Fellow: Freemium; Radiant: Free); Monthly visits (Fellow: 187.2K; Radiant: 115); Monthly growth (Fellow: 4.4%; Radiant: -84.4%); Favorites (Fellow: 81; Radiant: 71). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Fellow vs Radiant monthly traffic comparison, Fellow currently shows 187.2K visits and Radiant shows 115; Fellow has about 1,628 times the visible traffic of Radiant, an absolute difference of about 187.1K visits. This reflects visible reach, not feature quality or paid users.

Both tools provide verified traffic details, so monthly trends, visit depth, regions, and acquisition sources can be compared on the same basis.

If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Fellow first. The final choice should still follow taxonomy, use case, and a real trial because higher traffic does not prove broader capabilities or better workflow fit.

Product positioning, use cases, and roles

Fellow and Radiant currently overlap in shared categories: Zusammenarbeit und Besprechungen; shared tags: Besprechungszusammenfassung und Produktivität; shared roles: Marketing Manager, Produktmanager und Vertriebsmitarbeiter. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Fellow's unique categories/tags are CRM, Datenschutz, KI-Notizenmacher, Kollaboration, CRM-Integration, Unternehmenssicherheit, HIPAA-konform und Besprechungsassistent; Radiant's are Automatisierung, Aufgabenverwaltung, Aktionspunkte, KI-Meeting-Assistent, Botlose KI, Mac-App, Besprechungsnotizen und Übernormal. These unique fields are the strongest differentiators: validate the product whose recorded scope matches the task instead of following traffic alone.

What ratings, comments, and favorites can tell you

Fellow has no verified rating, 0 comments, 81 favorites, and 71 likes;Radiant has no verified rating, 0 comments, 71 favorites, and 73 likes。

Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.

Selection guidance by actual need

When to evaluate Fellow first

Put Fellow on the priority trial list when the task aligns with “Zusammenarbeit” and especially CRM, Datenschutz, KI-Notizenmacher, Kollaboration, CRM-Integration und Unternehmenssicherheit, or the users include Geschäftsführer, Stabschef, Kundensupport und Engineering Manager. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Fellow also currently records: pricing is freemium, product type is website, 187.2K verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

When to evaluate Radiant first

Put Radiant on the priority trial list when the task aligns with “Zusammenarbeit” and especially Automatisierung, Aufgabenverwaltung, Aktionspunkte, KI-Meeting-Assistent, Botlose KI und Mac-App, or the users include Account Manager, Ingenieur, Gründer und Projektmanager. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Radiant also currently records: pricing is free, product type is app, 115 verified monthly visits, no verified user rating. Verify any hard requirement around price, platform, or reach before trial, and do not let sparse review data substitute for testing.

How to validate the recommendation before deciding

The available data describes positioning, public visibility, and community signals, but it cannot prove output quality, speed, integration effort, privacy, or long-term cost in your workflow. Before deciding, run the same representative tasks in Fellow and Radiant, then record completion time, accuracy, manual corrections, and the real paid threshold. A like-for-like trial turns this comparison into a defensible adoption decision.

Vergleichs-FAQ

How should I choose between Fellow and Radiant?
Compare positioning, pricing, taxonomy, and traffic maturity, then verify the latest details on each official website.
Where does this comparison data come from?
The factual baseline is derived from product, taxonomy, traffic, and community data. Reviewed editorial conclusions show their source and verification date.
What do unknown fields mean?
Unknown means there is not enough reliable evidence; the page does not fill gaps with assumptions.

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