FaceApp
엔터테인먼트 · 349.1K 월 방문
FaceApp은 iOS 및 Android용 최고의 AI 기반 사진 및 셀카 편집기입니다. 10억 건 이상의 다운로드를 기록했으며, 고급 신경망을 사용하여 초현실적인 변환을 제공합니다. 노화, 성별 전환, 메이크업, 헤어스타일, 뷰티 리터칭 필터를 손쉽게 적용하세요. 소셜 미디어를 위한 멋지고 공유 가능한 콘텐츠를 만들거나 단순히 재미를 위해 사용하기에 완벽합니다.
제품 개요
FaceApp 제품 개요
FaceApp은 iOS 및 Android용 최고의 AI 기반 사진 및 셀카 편집기입니다. 10억 건 이상의 다운로드를 기록했으며, 고급 신경망을 사용하여 초현실적인 변환을 제공합니다. 노화, 성별 전환, 메이크업, 헤어스타일, 뷰티 리터칭 필터를 손쉽게 적용하세요. 소셜 미디어를 위한 멋지고 공유 가능한 콘텐츠를 만들거나 단순히 재미를 위해 사용하기에 완벽합니다.
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Filterly 제품 개요
Filterly는 AI 기반 모바일 사진 편집 앱으로, 탭 한 번으로 사진 속 모습을 바꿀 수 있습니다. 새로운 헤어스타일을 시도하고, 나이 변화를 시각화하며, 다양한 예술적 및 복고풍 필터를 적용하여 최고의 자신을 발견하세요.
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Detailed feature comparison
| Feature | FaceApp | Filterly |
|---|---|---|
| 주요 카테고리 | 엔터테인먼트 | 아바타 생성기 |
| 등록일 | 2025-09-09 | 2025-08-11 |
| 가격 | 프리미엄 | 프리미엄 |
| 공식 사이트 | faceapp.com | www.filterly.app |
| 제품 유형 | 앱 | 앱 |
| Performance data | ||
| 사용자 평점 | 확인되지 않음 | 확인되지 않음 |
| 댓글 | 0 | 0 |
| 월 방문 | 349.1K | 174.3K |
| 월 성장률 | -3.2% | -27.8% |
| 즐겨찾기 | 98 | 94 |
| Details | 상세 보기 | 상세 보기 |
FaceApp vs Filterly monthly traffic
Compare FaceApp and Filterly by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the FaceApp vs Filterly monthly traffic comparison, FaceApp currently shows 349.1K visits and Filterly shows 174.3K; FaceApp has about 2 times the visible traffic of Filterly, an absolute difference of about 174.9K 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.
FaceApp monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
349.1K
평균 방문 시간
0:25
방문당 페이지
1.79
이탈률
50.36%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 344.4K 월 방문
- 2026/1: 383.6K 월 방문
- 2026/2: 298.6K 월 방문
- 2026/3: 335.3K 월 방문
- 2026/4: 360.9K 월 방문
- 2026/5: 349.1K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 53.5% | 186.8K |
| 🇮🇳India | 16.03% | 56K |
| 🇧🇷Brazil | 12.14% | 42.4K |
| 🇩🇪Germany | 9.58% | 33.4K |
| 🇰🇭Cambodia | 8.75% | 30.6K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 92.13% | 321.7K |
| 리퍼럴 | 7.87% | 27.5K |
검색 키워드
faceface appfaceappface app onlinefaceapp online
Filterly monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
174.3K
평균 방문 시간
2:46
방문당 페이지
6.64
이탈률
49.06%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 445.5K 월 방문
- 2026/1: 670.8K 월 방문
- 2026/2: 819.2K 월 방문
- 2026/3: 699.9K 월 방문
- 2026/4: 241.3K 월 방문
- 2026/5: 174.3K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 43.87% | 76.5K |
| 🇺🇦Ukraine | 34.8% | 60.7K |
| 🇵🇱Poland | 9.88% | 17.2K |
| 🇫🇷France | 6.68% | 11.6K |
| 🇧🇷Brazil | 4.77% | 8.3K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 82.24% | 143.3K |
| 리퍼럴 | 11.18% | 19.5K |
| 이메일 | 6.58% | 11.5K |
검색 키워드
filterffyfilterlyfilterly afffilterly appflairy app
Traffic-based selection guidance: If public market visibility is an important first-pass criterion, investigate FaceApp 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 FaceApp and Filterly
FaceApp Core features
콘텐츠 제작
엔터테인먼트
사진 편집
Filterly Core features
콘텐츠 제작
아바타 생성기
사진 필터
Use cases
FaceApp Use cases
AI 필터
모바일 앱
사진 편집기
셀카 편집기
소셜 미디어
연령 필터
뷰티 필터
성별 전환
사진 리터칭
인물 보정
Filterly Use cases
AI 필터
모바일 앱
사진 편집기
셀카 편집기
소셜 미디어
나이 진행
아바타 생성기
얼굴 바꾸기
헤어스타일 변경
이미지 변환
Best suited roles
FaceApp Best suited roles
콘텐츠 크리에이터
디지털 마케터
그래픽 디자이너
인플루언서
사진작가
소셜 미디어 매니저
Filterly Best suited roles
검증된 데이터 없음
FaceApp vs Filterly：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth FaceApp vs Filterly comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. FaceApp is primarily listed under “엔터테인먼트”, while Filterly is primarily listed under “아바타 생성기”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Primary category (FaceApp: 엔터테인먼트; Filterly: 아바타 생성기); Monthly visits (FaceApp: 349.1K; Filterly: 174.3K); Monthly growth (FaceApp: -3.2%; Filterly: -27.8%); Favorites (FaceApp: 98; Filterly: 94); Website (FaceApp: faceapp.com; Filterly: www.filterly.app). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the FaceApp vs Filterly monthly traffic comparison, FaceApp currently shows 349.1K visits and Filterly shows 174.3K; FaceApp has about 2 times the visible traffic of Filterly, an absolute difference of about 174.9K 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 FaceApp 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
FaceApp and Filterly currently overlap in shared categories: 콘텐츠 제작; shared tags: AI 필터, 모바일 앱, 사진 편집기, 셀카 편집기 및 소셜 미디어. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
FaceApp's unique categories/tags are 엔터테인먼트, 사진 편집, 연령 필터, 뷰티 필터, 성별 전환, 사진 리터칭 및 인물 보정; Filterly's are 아바타 생성기, 사진 필터, 나이 진행, 얼굴 바꾸기, 헤어스타일 변경 및 이미지 변환. 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
FaceApp has no verified rating, 0 comments, 98 favorites, and 119 likes；Filterly has no verified rating, 0 comments, 94 favorites, and 90 likes。
Neither product has enough rating or comment samples for a credible reputation ranking.
Selection guidance by actual need
When to evaluate FaceApp first
Put FaceApp on the priority trial list when the task aligns with “엔터테인먼트” and especially 엔터테인먼트, 사진 편집, 연령 필터, 뷰티 필터, 성별 전환 및 사진 리터칭, or the users include 콘텐츠 크리에이터, 디지털 마케터, 그래픽 디자이너 및 인플루언서. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
FaceApp also currently records: pricing is freemium, product type is app, 349.1K 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 Filterly first
Put Filterly on the priority trial list when the task aligns with “아바타 생성기” and especially 아바타 생성기, 사진 필터, 나이 진행, 얼굴 바꾸기, 헤어스타일 변경 및 이미지 변환. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Filterly also currently records: pricing is freemium, product type is app, 174.3K 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 FaceApp and Filterly, 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 FaceApp and Filterly?
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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