Chaque entreprise, classée.
22 010 entreprises qui envoient des visiteurs vers 15 pages de paiement, triées par visites. Ouvrez une ligne pour voir sa page : où paient ses acheteurs, et qui d’autre leur envoie du monde.
- 18 70172PolarProgrammation et logiciels pour développeurs
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- 18 70872Dodo Payments
- 18 70972Dodo PaymentsGraphisme, multimédia et web design
- 18 71072Dodo PaymentsProgrammation et logiciels pour développeurs
- 18 71171PaystackInformatique, électronique et technologie
- 18 71271Lemon SqueezyPlanification et gestion financières
- 18 71371Lemon Squeezy
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- 18 71571Paddle
- 18 71671RazorpayGraphisme, multimédia et web design
- 18 71771Razorpay
- 18 71871RazorpayMode et habillement
- 18 71971RazorpayÉlectronique grand public
- 18 72071Polar
- 18 72171Polar
- 18 72271CreemÉducation
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- 18 72771Dodo Payments
- 18 72870Lemon SqueezyInformatique, électronique et technologie
- 18 72970RazorpayBijoux et produits de luxe
- 18 73070Razorpay
- 18 73170RazorpayMatériel informatique
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- 18 74170Dodo PaymentsServices aux entreprises et aux consommateurs
- 18 74270Dodo Payments
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La part des visites porte sur l’ensemble des six mois. Estimations issues de données de trafic tierces, pas du chiffre d’affaires — voir ce que ces données ne disent pas.
Lancez cette analyse sur n’importe quelle page de paiement avec votre agent IA.
Collez le prompt dans votre agent. Via Lovely Router, il récupère tous les sites qui envoient des visiteurs vers la page de paiement, avec leurs visites mensuelles, puis lit leurs pages d’accueil et classe ce qu’il trouve.
Découvre qui encaisse via checkout.stripe.com. Récupère tous les sites qui ont envoyé des visiteurs vers checkout.stripe.com ces six derniers mois, avec les visites de chaque mois. Regroupe les sous-domaines en un seul site et exclus les moteurs de recherche, les réseaux sociaux et les prestataires de paiement. Lis la page d’accueil des 50 premiers et dis-moi lesquels sont des produits d’IA et ce qu’ils vendent. Donne-moi un tableau (site, activité, IA ou non, visites sur six mois, avril vs septembre) et cinq conclusions sur les niches en croissance. Utilise Lovely Router pour les données (documentation pour agents : https://lovelyrouter.com/llms.txt · serveur MCP : https://lovelyrouter.com/mcp-server · outil site-referrals : https://lovelyrouter.com/tools/site-referrals).