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Appen
企業ソリューション · 1.2M 月間訪問数

Appenは、AIおよび機械学習モデル向けの高品質な人間によるアノテーションデータを提供するグローバルリーダーです。世界中のクラウドワーカーを活用し、世界トップクラスのブランド向けに大規模なデータ収集・アノテーションサービスを提供し、コンピュータビジョンやNLPなどのAIアプリケーションを支えています。

VS
Datature
機械学習 · 42.4K 月間訪問数

Datatureは、開発者と企業向けに設計されたエンドツーエンドのビジョンAIプラットフォームです。共同データアノテーション、ノーコードのモデルトレーニングから柔軟なデプロイまで、機械学習のライフサイクル全体を合理化します。このプラットフォームは、ヘルスケア、小売、製造などの多様な業界のアプリケーション向けに、本番環境に対応したコンピュータビジョンモデルを構築、微調整、デプロイするチームを支援します。

Appen vs Datature:価格・機能・トラフィック比較

製品情報、分類、トラフィック、ユーザー反応に基づいて Appen と Datature を比較します。

更新 2026/08/18

製品概要

Appen 製品概要

Appenは、AIおよび機械学習モデル向けの高品質な人間によるアノテーションデータを提供するグローバルリーダーです。世界中のクラウドワーカーを活用し、世界トップクラスのブランド向けに大規模なデータ収集・アノテーションサービスを提供し、コンピュータビジョンやNLPなどのAIアプリケーションを支えています。

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Datature 製品概要

Datatureは、開発者と企業向けに設計されたエンドツーエンドのビジョンAIプラットフォームです。共同データアノテーション、ノーコードのモデルトレーニングから柔軟なデプロイまで、機械学習のライフサイクル全体を合理化します。このプラットフォームは、ヘルスケア、小売、製造などの多様な業界のアプリケーション向けに、本番環境に対応したコンピュータビジョンモデルを構築、微調整、デプロイするチームを支援します。

Preview

Detailed feature comparison

FeatureAppenDatature
主要カテゴリー企業ソリューション機械学習
追加日2025-08-022025-08-08
価格有料フリーミアム
公式サイトwww.appen.comdatature.io
製品タイプウェブサイトウェブサイト
Performance data
ユーザー評価未確認未確認
コメント00
月間訪問数1.2M42.4K
月間成長率1.7%-5.8%
お気に入り120143
Details詳細を見る詳細を見る

Appen vs Datature monthly traffic

Compare Appen and Datature by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.

How to interpret the traffic data

In the Appen vs Datature monthly traffic comparison, Appen currently shows 1.2M visits and Datature shows 42.4K; Appen has about 28 times the visible traffic of Datature, an absolute difference of about 1.1M 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.

Appen monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
1.2M
平均滞在時間
1:27
訪問あたりページ数
3.06
直帰率
44.99%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 929.5K 月間訪問数
  • 2026/1: 1M 月間訪問数
  • 2026/2: 794.7K 月間訪問数
  • 2026/3: 917.3K 月間訪問数
  • 2026/4: 1.2M 月間訪問数
  • 2026/5: 1.2M 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States58.51%695.9K
🇮🇳India13.95%165.9K
🇳🇬Nigeria12.05%143.3K
🇧🇷Brazil7.93%94.3K
🇵🇭Philippines7.56%89.9K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト58.52%696.1K
参照元36.29%431.7K
Eメール5.19%61.7K

検索キーワード

appenappen aiappen jobsappen loginappen remote jobs

Datature monthly traffic:

Latest traffic

月間訪問数
42.4K
平均滞在時間
0:10
訪問あたりページ数
1.42
直帰率
41.66%
Data updated 2026-06-15

Monthly traffic trend

  • 2025/9: 30K 月間訪問数
  • 2026/1: 36.8K 月間訪問数
  • 2026/2: 35.7K 月間訪問数
  • 2026/3: 44.2K 月間訪問数
  • 2026/4: 45K 月間訪問数
  • 2026/5: 42.4K 月間訪問数

主要地域

Top 5 countries/regions
Country/regionPercentageTraffic
🇺🇸United States46.21%19.6K
🇮🇳India16.45%7K
🇫🇷France14.59%6.2K
🇩🇪Germany11.87%5K
🇮🇹Italy10.88%4.6K

流入元

Source typePercentageTraffic
ダイレクト85.75%36.4K
Eメール7.83%3.3K
参照元6.42%2.7K

検索キーワード

bytetrackdataturefully convolutional networkstructured pruningtrain a specialised embedding model contrastive library
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Appen 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 Appen and Datature

Appen Core features

機械学習
企業ソリューション
アノテーション

Datature Core features

機械学習
モデル学習
データアノテーション

Use cases

Appen Use cases

コンピュータビジョン
データアノテーション
機械学習
AIトレーニングデータ
クラウドソーシング
データラベリング
エンタープライズAI
人間参加型
NLP

Datature Use cases

コンピュータビジョン
データアノテーション
機械学習
AIモデル学習
API
開発者プラットフォーム
画像セグメンテーション
MLOps
ノーコード
物体検出
ビジョンAI

Appen vs Datature:In-depth comparison and selection guidance

First decide whether the products solve the same kind of need

This in-depth Appen vs Datature comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Appen is primarily listed under “企業ソリューション”, while Datature is primarily listed under “機械学習”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.

The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (Appen: 企業ソリューション; Datature: 機械学習); Pricing (Appen: Paid; Datature: Freemium); Monthly visits (Appen: 1.2M; Datature: 42.4K); Monthly growth (Appen: 1.7%; Datature: -5.8%); Favorites (Appen: 120; Datature: 143). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.

What market visibility and monthly traffic mean

In the Appen vs Datature monthly traffic comparison, Appen currently shows 1.2M visits and Datature shows 42.4K; Appen has about 28 times the visible traffic of Datature, an absolute difference of about 1.1M 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 Appen 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

Appen and Datature currently overlap in shared categories: 機械学習; shared tags: コンピュータビジョン、データアノテーション、機械学習. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.

Appen's unique categories/tags are 企業ソリューション、アノテーション、AIトレーニングデータ、クラウドソーシング、データラベリング、エンタープライズAI、人間参加型、NLP; Datature's are モデル学習、データアノテーション、AIモデル学習、API、開発者プラットフォーム、画像セグメンテーション、MLOps、ノーコード. 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

Appen has no verified rating, 0 comments, 120 favorites, and 121 likes;Datature has no verified rating, 0 comments, 143 favorites, and 140 likes。

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

Selection guidance by actual need

When to evaluate Appen first

Put Appen on the priority trial list when the task aligns with “企業ソリューション” and especially 企業ソリューション、アノテーション、AIトレーニングデータ、クラウドソーシング、データラベリング、エンタープライズAI. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Appen also currently records: pricing is paid, product type is website, 1.2M 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 Datature first

Put Datature on the priority trial list when the task aligns with “機械学習” and especially モデル学習、データアノテーション、AIモデル学習、API、開発者プラットフォーム、画像セグメンテーション. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.

Datature also currently records: pricing is freemium, product type is website, 42.4K 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 Appen and Datature, 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.

比較 FAQ

How should I choose between Appen and Datature?
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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