نحصل على بيانات حركة مرور الويب من موقع SameWeb ويتم تجميع بيانات حركة المرور لجميع مواقع الويب المرتبطة بالوسيط. الزيارات العادية هي زيارات لم يدفع الوسيط مقابلها، بناءً على البيانات المتاحة. تُحَدث هذه البيانات مرة واحدة شهريًا ويمكن أن تعتمد على البيانات المشتراة من مزودي خدمات الإنترنت، ومقاييس حركة المرور التي نحصل عليها من طرف ثالث مثل Google Analytics وتلك التي قد تختار الشركة مشاركتها مع SameWeb، وما إلى ذلك.
مواقع الويب
app.balancer.fi
الزيارات الشهرية العضوية
182,502 (98 %)
ترتيب حركة المرور العضوية
117 من 280 (تبادلات العملة المشفرة)
الزيارات الشهرية المدفوعة
3,600 (2 %)
إجمالي الزيارات الشهرية
186,102
معدل الارتداد
33 %
الصفحات لكل زيارة
4.34
متوسط مدة الزيارة
00:04:29.5670000
Balancer v2 (Arbitrum) حاسبة الرسوم
Balancer v2 (Arbitrum) تعليق من المستخدمين
My Review
٠٫٠
(0
)
في المرتبة 117 من 280 (تبادلات العملة المشفرة)
تؤثر تقييمات المستخدمين الأحدث بشكل أكبر مقارنةً بالتقييمات الأقدم، مع العلم أن تأثير تقييمات المستخدمين يتلاشى بعد مرور أكثر من 5 سنوات على نشرها. كلما زاد عدد المراجعات التي تتلقاها الشركة، كلما زاد الحد الأقصى لإجمالي تقييمات المستخدمين الذي يمكن أن تحصل عليه. يحق للشركة بعد نشر 1{0}{0} مراجعة أن تحصل على أعلى تقييم، والذي يمثل متوسط تقييمات المستخدمين.
اشترك في هذه المناقشةإشعارني عند نشر مشاركة في هذا النقاشيتم الإشعار عبر الموقع والبريد الإلكتروني. يرجى تحديد تكرار إشعارات البريد الإلكتروني لهذا الاشتراكتكرار الإشعارات:
اشتراك
| أكتب مراجعة
Important Information Before You Sign Up as a Company
Before you proceed, please read this important information about our review and rating policies.
Do – Get real customer reviews and embed our ratings widgets
Do – Get real customer reviews and embed our ratings widgets
Showcasing real experiences builds trust and drives long-term success. Our widgets highlight authentic customer feedback, boosting credibility. They link directly to your review page, making it easy for customers to share their experiences—so place them where happy clients can see and contribute.
Don't – Attempt to trick our system with fake reviews
Don't – Attempt to trick our system with fake reviews
We outperform other platforms in detecting fake reviews—our system gets smarter with more reviews. Using automated and human analysis, we monitor review trends, company history, and network and engagement patterns to flag suspicious reviews. Spam reviews appear in the spam tab, alerting the community, and repeated abuse may trigger manual violations. The best strategy? Rely on real, satisfied customers to build your rating honestly.
Copy Link
Share on Facebook
Share on X
Share by Email
