Labelbox
ラベリング · 1.1M 月間訪問数
Labelboxは、AIチーム向けに設計された包括的なデータ中心のAIプラットフォーム、すなわち「データファクトリー」です。LLMやマルチモーダルシステムを含む高度なAIモデルのための高品質なトレーニングデータを生成、管理、評価するための統合ソフトウェア、専門家サービス、人材マーケットプレイスを提供します。
VS
SuperAnnotate
ラベリング · 406.4K 月間訪問数
SuperAnnotateは、機械学習のためのデータパイプライン全体を合理化する、業界をリードするAIデータプラットフォームです。チームが高品質なマルチモーダルデータセット（画像、動画、テキスト、音声）にアノテーションを付け、管理、キュレーションし、RLHF、RAG、SFTなどの複雑なワークフローを含むモデル開発を加速させることを可能にします。モデルの精度と効率を向上させるために設計されています。
製品概要
Labelbox 製品概要
Labelboxは、AIチーム向けに設計された包括的なデータ中心のAIプラットフォーム、すなわち「データファクトリー」です。LLMやマルチモーダルシステムを含む高度なAIモデルのための高品質なトレーニングデータを生成、管理、評価するための統合ソフトウェア、専門家サービス、人材マーケットプレイスを提供します。
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SuperAnnotate 製品概要
SuperAnnotateは、機械学習のためのデータパイプライン全体を合理化する、業界をリードするAIデータプラットフォームです。チームが高品質なマルチモーダルデータセット（画像、動画、テキスト、音声）にアノテーションを付け、管理、キュレーションし、RLHF、RAG、SFTなどの複雑なワークフローを含むモデル開発を加速させることを可能にします。モデルの精度と効率を向上させるために設計されています。
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Detailed feature comparison
| Feature | Labelbox | SuperAnnotate |
|---|---|---|
| 主要カテゴリー | ラベリング | ラベリング |
| 追加日 | 2025-08-11 | 2025-08-05 |
| 価格 | フリーミアム | フリーミアム |
| 公式サイト | labelbox.com | www.superannotate.com |
| 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 | 0 | 0 |
| 月間訪問数 | 1.1M | 406.4K |
| 月間成長率 | 19.3% | 2.2% |
| お気に入り | 87 | 89 |
| Details | 詳細を見る | 詳細を見る |
Labelbox vs SuperAnnotate monthly traffic
Compare Labelbox and SuperAnnotate by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Labelbox vs SuperAnnotate monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and SuperAnnotate shows 406.4K; Labelbox has about 2.7 times the visible traffic of SuperAnnotate, an absolute difference of about 688.7K 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.
Labelbox monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
1.1M
平均滞在時間
4:51
訪問あたりページ数
7.12
直帰率
29.75%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 1M 月間訪問数
- 2026/1: 1.1M 月間訪問数
- 2026/2: 1.1M 月間訪問数
- 2026/3: 848.5K 月間訪問数
- 2026/4: 918.3K 月間訪問数
- 2026/5: 1.1M 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 51.51% | 564.1K |
| 🇮🇳India | 16.98% | 185.9K |
| 🇫🇷France | 13.54% | 148.3K |
| 🇲🇽Mexico | 10.56% | 115.6K |
| 🇪🇬Egypt | 7.41% | 81.1K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 60.34% | 660.7K |
| 参照元 | 29.82% | 326.5K |
| Eメール | 9.84% | 107.8K |
検索キーワード
alignerralignerr loginlabel boxlabelboxlabelbox login
SuperAnnotate monthly traffic:
Latest traffic
月間訪問数
406.4K
平均滞在時間
4:18
訪問あたりページ数
4.91
直帰率
34.06%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 234.7K 月間訪問数
- 2026/1: 368.8K 月間訪問数
- 2026/2: 400K 月間訪問数
- 2026/3: 541K 月間訪問数
- 2026/4: 397.6K 月間訪問数
- 2026/5: 406.4K 月間訪問数
主要地域
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 64.07% | 260.4K |
| 🇮🇳India | 20.8% | 84.5K |
| 🇩🇪Germany | 6.28% | 25.5K |
| 🇧🇩Bangladesh | 5.79% | 23.5K |
| 🇮🇱Israel | 3.06% | 12.4K |
流入元
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| ダイレクト | 83.64% | 339.9K |
| Eメール | 8.59% | 34.9K |
| 参照元 | 7.77% | 31.6K |
検索キーワード
data annotationdataannotationdiffusion modelssuperannotatewhat is data annotation
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Labelbox 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 Labelbox and SuperAnnotate
Labelbox Core features
ラベリング
ワークフロー管理
機械学習
SuperAnnotate Core features
ラベリング
ワークフロー管理
MLOps
Use cases
Labelbox Use cases
コンピュータビジョン
データアノテーション
データラベリング
人間参加型
大規模言語モデル
AIトレーニング
機械学習
モデル評価
マルチモーダルAI
NLP
強化学習
SuperAnnotate Use cases
コンピュータビジョン
データアノテーション
データラベリング
人間参加型
大規模言語モデル
AIデータプラットフォーム
AIトレーニングデータ
データセット管理
MLOps
検索拡張生成
RLHF
SFT
Labelbox vs SuperAnnotate：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Labelbox vs SuperAnnotate comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Labelbox is primarily listed under “ラベリング”, while SuperAnnotate is primarily listed under “ラベリング”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Monthly visits (Labelbox: 1.1M; SuperAnnotate: 406.4K); Monthly growth (Labelbox: 19.3%; SuperAnnotate: 2.2%); Favorites (Labelbox: 87; SuperAnnotate: 89); Website (Labelbox: labelbox.com; SuperAnnotate: www.superannotate.com); Added (Labelbox: 2025-08-11; SuperAnnotate: 2025-08-05). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Labelbox vs SuperAnnotate monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and SuperAnnotate shows 406.4K; Labelbox has about 2.7 times the visible traffic of SuperAnnotate, an absolute difference of about 688.7K 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 Labelbox 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
Labelbox and SuperAnnotate currently overlap in shared categories: ラベリング、ワークフロー管理; shared tags: コンピュータビジョン、データアノテーション、データラベリング、人間参加型、大規模言語モデル. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Labelbox's unique categories/tags are 機械学習、AIトレーニング、モデル評価、マルチモーダルAI、NLP、強化学習; SuperAnnotate's are MLOps、AIデータプラットフォーム、AIトレーニングデータ、データセット管理、検索拡張生成、RLHF、SFT. 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
Labelbox has no verified rating, 0 comments, 87 favorites, and 91 likes；SuperAnnotate has no verified rating, 0 comments, 89 favorites, and 101 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Labelbox first
Put Labelbox on the priority trial list when the task aligns with “ラベリング” and especially 機械学習、AIトレーニング、モデル評価、マルチモーダルAI、NLP、強化学習. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Labelbox also currently records: pricing is freemium, product type is website, 1.1M 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 SuperAnnotate first
Put SuperAnnotate on the priority trial list when the task aligns with “ラベリング” and especially MLOps、AIデータプラットフォーム、AIトレーニングデータ、データセット管理、検索拡張生成、RLHF. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
SuperAnnotate also currently records: pricing is freemium, product type is website, 406.4K 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 Labelbox and SuperAnnotate, 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 Labelbox and SuperAnnotate?
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.