Labelbox
라벨링 · 1.1M 월 방문
Labelbox는 AI 팀을 위해 설계된 포괄적인 데이터 중심 AI 플랫폼, 즉 '데이터 팩토리'입니다. LLM 및 멀티모달 시스템을 포함한 고급 AI 모델을 위한 고품질 학습 데이터를 생성, 관리 및 평가하기 위한 통합 소프트웨어, 전문가 서비스 및 인재 마켓플레이스를 제공합니다.
VS
Scale AI
라벨링 · 624.7K 월 방문
Scale AI는 고품질 데이터, 모델 평가 및 미세 조정을 제공하여 AI 개발을 가속화하는 풀스택 플랫폼입니다. 선도적인 AI 연구소, 기업 및 정부 기관을 대상으로 RLHF, 데이터 라벨링 및 생성을 위한 포괄적인 데이터 엔진을 제공하여 고급 생성 AI 및 LLM을 지원합니다.
제품 개요
Labelbox 제품 개요
Labelbox는 AI 팀을 위해 설계된 포괄적인 데이터 중심 AI 플랫폼, 즉 '데이터 팩토리'입니다. LLM 및 멀티모달 시스템을 포함한 고급 AI 모델을 위한 고품질 학습 데이터를 생성, 관리 및 평가하기 위한 통합 소프트웨어, 전문가 서비스 및 인재 마켓플레이스를 제공합니다.
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Scale AI 제품 개요
Scale AI는 고품질 데이터, 모델 평가 및 미세 조정을 제공하여 AI 개발을 가속화하는 풀스택 플랫폼입니다. 선도적인 AI 연구소, 기업 및 정부 기관을 대상으로 RLHF, 데이터 라벨링 및 생성을 위한 포괄적인 데이터 엔진을 제공하여 고급 생성 AI 및 LLM을 지원합니다.
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Detailed feature comparison
Labelbox vs Scale AI monthly traffic
Compare Labelbox and Scale AI by monthly reach, traffic trend, visit depth, top regions, and acquisition sources.
How to interpret the traffic data
In the Labelbox vs Scale AI monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Scale AI shows 624.7K; Labelbox has about 1.8 times the visible traffic of Scale AI, an absolute difference of about 470.4K 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
월 방문
1.1M
평균 방문 시간
4:51
방문당 페이지
7.12
이탈률
29.75%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 1M 월 방문
- 2026/1: 1.1M 월 방문
- 2026/2: 1.1M 월 방문
- 2026/3: 848.5K 월 방문
- 2026/4: 918.3K 월 방문
- 2026/5: 1.1M 월 방문
주요 지역
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 |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 60.34% | 660.7K |
| 리퍼럴 | 29.82% | 326.5K |
| 이메일 | 9.84% | 107.8K |
검색 키워드
alignerralignerr loginlabel boxlabelboxlabelbox login
Scale AI monthly traffic:
Latest traffic
월 방문
624.7K
평균 방문 시간
1:21
방문당 페이지
2.49
이탈률
49.38%
Data updated 2026-06-15
Monthly traffic trend
- 2025/9: 553.8K 월 방문
- 2026/1: 699.1K 월 방문
- 2026/2: 549.1K 월 방문
- 2026/3: 590.2K 월 방문
- 2026/4: 638.4K 월 방문
- 2026/5: 624.7K 월 방문
주요 지역
Top 5 countries/regions
| Country/region | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 🇺🇸United States | 69.42% | 433.6K |
| 🇮🇳India | 13.06% | 81.6K |
| 🇬🇧United Kingdom | 6.45% | 40.3K |
| 🇲🇽Mexico | 6.34% | 39.6K |
| 🇨🇳China | 4.73% | 29.5K |
트래픽 소스
| Source type | Percentage | Traffic |
|---|---|---|
| 직접 | 82.65% | 516.3K |
| 리퍼럴 | 14.81% | 92.5K |
| 이메일 | 2.54% | 15.9K |
검색 키워드
scalescale aiscaleaiscale ai careersswe-bench pro
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 Scale AI
Labelbox Core features
라벨링
머신러닝
워크플로우 관리
Scale AI Core features
라벨링
플랫폼
자동화
Use cases
Labelbox Use cases
데이터 라벨링
대규모 언어 모델
모델 평가
AI 훈련
컴퓨터 비전
데이터 어노테이션
인간 개입
기계 학습
멀티모달 AI
NLP
강화 학습
Scale AI Use cases
데이터 라벨링
대규모 언어 모델
모델 평가
AI 플랫폼
AI 안전
데이터 엔진
기업 AI
미세 조정
생성형 AI
RLHF
Labelbox vs Scale AI：In-depth comparison and selection guidance
First decide whether the products solve the same kind of need
This in-depth Labelbox vs Scale AI comparison uses only the product records, taxonomy, audience, traffic, and community signals available on this page. Labelbox is primarily listed under “라벨링”, while Scale AI is primarily listed under “라벨링”, so the first decision is whether your actual task matches their recorded scope.
The structured fields currently show these decision-relevant differences: Pricing (Labelbox: Freemium; Scale AI: Paid); Monthly visits (Labelbox: 1.1M; Scale AI: 624.7K); Monthly growth (Labelbox: 19.3%; Scale AI: -2.2%); Favorites (Labelbox: 92; Scale AI: 109); Website (Labelbox: labelbox.com; Scale AI: scale.com). These facts are more useful for selection than brand visibility alone.
What market visibility and monthly traffic mean
In the Labelbox vs Scale AI monthly traffic comparison, Labelbox currently shows 1.1M visits and Scale AI shows 624.7K; Labelbox has about 1.8 times the visible traffic of Scale AI, an absolute difference of about 470.4K 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 Scale AI currently overlap in shared categories: 라벨링; shared tags: 데이터 라벨링, 대규모 언어 모델 및 모델 평가. This can place both on the same shortlist, but it does not prove equal implementation, depth, or cost.
Labelbox's unique categories/tags are 머신러닝, 워크플로우 관리, AI 훈련, 컴퓨터 비전, 데이터 어노테이션, 인간 개입, 기계 학습 및 멀티모달 AI; Scale AI's are 플랫폼, 자동화, AI 플랫폼, AI 안전, 데이터 엔진, 기업 AI, 미세 조정 및 생성형 AI. 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, 92 favorites, and 99 likes；Scale AI has no verified rating, 0 comments, 109 favorites, and 115 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 “라벨링” and especially 머신러닝, 워크플로우 관리, AI 훈련, 컴퓨터 비전, 데이터 어노테이션 및 인간 개입. 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 Scale AI first
Put Scale AI on the priority trial list when the task aligns with “라벨링” and especially 플랫폼, 자동화, AI 플랫폼, AI 안전, 데이터 엔진 및 기업 AI. This follows recorded positioning and does not imply unlisted capabilities are absent.
Scale AI also currently records: pricing is paid, product type is website, 624.7K 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 Scale AI, 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 Labelbox and Scale AI?
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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