Dealls
구직 · 2.9M 월 방문
Dealls는 인도네시아 전문가를 위한 AI 기반 채용 검색 및 경력 개발 플랫폼입니다. 우선 순위 입사 지원, 투명한 추적, 업계 전문가와의 무료 1:1 멘토링을 제공합니다. 이 플랫폼은 스마트 매칭을 사용하여 후보자와 최고의 기업을 연결하여 구직자와 채용 담당자 모두의 채용 프로세스를 간소화합니다.
VS
intern_list
구직 · 142K 월 방문
intern_list는 20만 개 이상의 소스에서 매시간 업데이트되는 미국 인턴십을 찾기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 소프트웨어, 데이터, 마케팅 등 다양한 분야를 다루며, 이력서 작성, 면접 준비, 네트워킹에 대한 가이드를 제공하는 풍부한 리소스 센터를 통해 학생과 졸업생의 경력 시작을 돕습니다.
제품 개요
Dealls 제품 개요
Dealls는 인도네시아 전문가를 위한 AI 기반 채용 검색 및 경력 개발 플랫폼입니다. 우선 순위 입사 지원, 투명한 추적, 업계 전문가와의 무료 1:1 멘토링을 제공합니다. 이 플랫폼은 스마트 매칭을 사용하여 후보자와 최고의 기업을 연결하여 구직자와 채용 담당자 모두의 채용 프로세스를 간소화합니다.
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intern_list 제품 개요
intern_list는 20만 개 이상의 소스에서 매시간 업데이트되는 미국 인턴십을 찾기 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 소프트웨어, 데이터, 마케팅 등 다양한 분야를 다루며, 이력서 작성, 면접 준비, 네트워킹에 대한 가이드를 제공하는 풍부한 리소스 센터를 통해 학생과 졸업생의 경력 시작을 돕습니다.
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Detailed feature comparison
| Feature | Dealls | intern_list |
|---|---|---|
| 주요 카테고리 | 구직 | 구직 |
| 등록일 | 2025-08-14 | 2025-08-01 |
| 가격 | 프리미엄 | 무료 |
| 공식 사이트 | dealls.com | www.intern-list.com |
| 제품 유형 | 웹사이트 | 웹사이트 |
| Performance data | ||
| 사용자 평점 | 확인되지 않음 | 확인되지 않음 |
| 댓글 | 0 | 0 |
| 월 방문 | 2.9M | 142K |
| 월 성장률 | 10.9% | -35.7% |
| 즐겨찾기 | 144 | 92 |
| Details | 상세 보기 | 상세 보기 |
Dealls vs intern_list monthly traffic
Compare Dealls and intern_list by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Dealls vs intern_list monthly traffic comparison, Dealls currently shows 2.9M visits and intern_list shows 142K; Dealls has about 20.4 times the visible traffic of intern_list, an absolute difference of about 2.8M 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.
Dealls monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
2.9M
평균 방문 시간
1:59
방문당 페이지
8.48
이탈률
34.39%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 2.9M 월 방문
- 2026/1: 3.3M 월 방문
- 2026/2: 2.9M 월 방문
- 2026/3: 2.4M 월 방문
- 2026/4: 2.6M 월 방문
- 2026/5: 2.9M 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇮🇩Indonesia | 98% | 2.8M |
| 🇸🇬Singapore | 0.75% | 21.7K |
| 🇺🇸United States | 0.7% | 20.3K |
| 🇲🇾Malaysia | 0.28% | 8.1K |
| 🇦🇺Australia | 0.27% | 7.8K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 72.46% | 2.1M |
| 리퍼럴 | 17.01% | 493.1K |
| 이메일 | 10.53% | 305.2K |
검색 키워드
deallsdealsganjil genap jakartasoal psikoteswhatsapp web
intern_list monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
142K
평균 방문 시간
1:25
방문당 페이지
2.14
이탈률
57.18%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 313.5K 월 방문
- 2026/1: 264.2K 월 방문
- 2026/2: 229.2K 월 방문
- 2026/3: 260.9K 월 방문
- 2026/4: 221K 월 방문
- 2026/5: 142K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 85.12% | 120.9K |
| 🇨🇦Canada | 11.85% | 16.8K |
| 🇮🇳India | 1.8% | 2.6K |
| 🇻🇳Vietnam | 0.67% | 952 |
| 🇳🇬Nigeria | 0.56% | 795 |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 85.02% | 120.7K |
| 리퍼럴 | 11% | 15.6K |
| 이메일 | 3.98% | 5.7K |
검색 키워드
fall 2026 internshipsintern listintern-listinternlistsummer 2026 internships
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate Dealls 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 Dealls and intern_list
Dealls Core features
구직
경력 개발
채용
intern_list Core features
구직
경력 개발
인턴십 찾기
Use cases
Dealls Use cases
구직
지원 현황 추적
경력 개발
인적 자원
인도네시아
멘토링
채용
이력서 작성기
intern_list Use cases
구직
진로 가이드
경력 자료
데이터 분석 인턴십
인턴십 찾기
면접 팁
원격 일자리
이력서 도움
소프트웨어 공학 인턴십
학생 일자리
Dealls vs intern_list：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Dealls vs intern_list comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Dealls is primarily listed under “구직”, while intern_list is primarily listed under “구직”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Pricing (Dealls: Freemium; intern_list: Free); Monthly visits (Dealls: 2.9M; intern_list: 142K); Monthly growth (Dealls: 10.9%; intern_list: -35.7%); Favorites (Dealls: 144; intern_list: 92); Website (Dealls: dealls.com; intern_list: www.intern-list.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Dealls vs intern_list monthly traffic comparison, Dealls currently shows 2.9M visits and intern_list shows 142K; Dealls has about 20.4 times the visible traffic of intern_list, an absolute difference of about 2.8M 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 Dealls 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
Dealls and intern_list currently overlap in shared categories: 구직 및 경력 개발; shared tags: 구직. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Dealls's unique categories/tags are 채용, 지원 현황 추적, 경력 개발, 인적 자원, 인도네시아, 멘토링 및 이력서 작성기; intern_list's are 인턴십 찾기, 진로 가이드, 경력 자료, 데이터 분석 인턴십, 면접 팁, 원격 일자리, 이력서 도움 및 소프트웨어 공학 인턴십. 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
Dealls has no verified rating, 0 comments, 144 favorites, and 126 likes；intern_list has no verified rating, 0 comments, 92 favorites, and 107 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate Dealls first
Put Dealls on the priority trial list when the task aligns with “구직” and especially 채용, 지원 현황 추적, 경력 개발, 인적 자원, 인도네시아 및 멘토링. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Dealls also currently records: pricing is freemium, product type is website, 2.9M 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 intern_list first
Put intern_list on the priority trial list when the task aligns with “구직” and especially 인턴십 찾기, 진로 가이드, 경력 자료, 데이터 분석 인턴십, 면접 팁 및 원격 일자리. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
intern_list also currently records: pricing is free, product type is website, 142K 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 Dealls and intern_list, 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.
비교 FAQ
How should I choose between Dealls and intern_list?
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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