Спрос на женские короткие платья

straight Поисковый запрос Запрос
question-mark
То слово или фраза, которые пользователи вводят в поисковую строку
straight Спрос
question-mark
Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке Количествово запросов, набранных пользователями в поисковой строке / Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Тренд
question-mark
Динамика запроса относительно предыдущего месяца
straight Предложений
question-mark
Количество товарных карточек по запросу Количество товарных карточек по запросу / Соотношение спроса к предложению
straight Конкуренция
question-mark
Соотношение спроса к предложению
короткие платья женские
1 839
1113 %
101 612
101 612
airware 5525.39 %
Перегретая
платья женские короткие
849
347.9 %
101 562
101 562
airware 11962.5 %
Перегретая
платья короткие женские
814
1042.7 %
101 562
101 562
airware 12476.9 %
Перегретая
короткие платья женские вечерние
672
278.6 %
67 543
67 543
airware 10051 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие
618
264.6 %
58 506
58 506
airware 9466.99 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие
511
286.6 %
66 895
66 895
airware 13091 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
487
599.3 %
5 428
5 428
airware 1114.58 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
487
176.5 %
2 527
2 527
airware 518.89 %
Перегретая
новогодние платья женские на 2026 короткие
415
151.5 %
1 550
1 550
airware 373.49 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные короткие
407
227.7 %
49 706
49 706
airware 12212.8 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
вечерние платья женские короткие
285
502.4 %
67 382
67 382
airware 23642.8 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие вечерние
278
265.5 %
49 622
49 622
airware 17849.6 %
Перегретая
платья короткие женские вечерние
260
205.7 %
67 357
67 357
airware 25906.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
239
381.9 %
5 394
5 394
airware 2256.9 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие шикарные
235
201.6 %
8 216
8 216
airware 3496.17 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие
233
241 %
67 341
67 341
airware 28901.7 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
платья женские теплые короткие
194
181.1 %
9 202
9 202
airware 4743.3 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров короткие
180
168.4 %
2 887
2 887
airware 1603.89 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные короткие
170
197.8 %
8 424
8 424
airware 4955.29 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные короткие
166
283.8 %
49 283
49 283
airware 29688.6 %
Перегретая
теплые платья женские короткие
166
177.7 %
9 191
9 191
airware 5536.75 %
Перегретая
вечерние короткие платья женские
163
273.3 %
67 120
67 120
airware 41177.9 %
Перегретая
женские платья вечерние короткие
155
246.2 %
67 117
67 117
airware 43301.3 %
Перегретая
новогодние платья женские короткие
152
174.6 %
7 189
7 189
airware 4729.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
женские платья короткие
149
530.6 %
101 064
101 064
airware 67828.2 %
Перегретая
короткие вечерние платья женские
148
619.2 %
67 078
67 078
airware 45323 %
Перегретая
зимние платья женские теплые короткие
148
201 %
3 974
3 974
airware 2685.14 %
Перегретая
вязаные платья женские короткие
144
227.8 %
3 733
3 733
airware 2592.36 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 54-56 короткие
140
239.2 %
4 862
4 862
airware 3472.86 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние короткие
138
256 %
49 318
49 318
airware 35737.7 %
Перегретая
платья вязаные женские осень короткие
135
271.3 %
2 468
2 468
airware 1828.15 %
Перегретая
зимние платья женские короткие
129
288.9 %
73 090
73 090
airware 56658.9 %
Перегретая
платья женские короткие праздничные
129
324.5 %
58 072
58 072
airware 45017.1 %
Перегретая
платья свитер женские короткие
123
169.4 %
797
797
airware 647.97 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные короткие
122
195.2 %
45 020
45 020
airware 36901.6 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
короткие платья женские летние
112
539.5 %
84 934
84 934
airware 75833.9 %
Перегретая
летние платья женские легкие короткие
111
376.9 %
55 033
55 033
airware 49579.3 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу короткие
109
259.6 %
2 358
2 358
airware 2163.3 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
100
166.3 %
14 394
14 394
airware 14394 %
Перегретая
летние платья женские короткие
98
2500 %
85 086
85 086
airware 86822.5 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные короткие
98
272.7 %
48 978
48 978
airware 49977.6 %
Перегретая
короткие женские платья
97
390.9 %
101 825
101 825
airware 104974 %
Перегретая
платья вязаные женские короткие
95
222.7 %
3 746
3 746
airware 3943.16 %
Перегретая

Что даёт анализ топа запросов Wildberries?

Каждый поисковый запрос на Wildberries — это прямой сигнал спроса. Наш инструмент позволяет:
  • Увидеть объём спроса по каждому запросу — сколько раз его вводили за месяц.
  • Оценить динамику тренда: растёт интерес или падает по сравнению с прошлым месяцем.
  • Проанализировать конкуренцию: сколько карточек уже продаётся и насколько рынок насыщен.
  • Рассчитать потенциал ниши: чем ниже соотношение «спрос / предложение», тем выше шанс на быструю окупаемость.

Как работать с топом запросов ВБ?

  1. Не гонитесь за популярностью. Самые популярные запросы на WB (например, «духи», «кофта», «сумка») часто — перегретые ниши с сотнями тысяч карточек и минимальной рентабельностью.
  2. Ищите рост в деталях: запросы вроде «энзимная пудра» могут иметь высокий спрос и при этом — низкую конкуренцию.
  3. Учитывайте сезонность: интерес к «пеналу» или «дневнику» резко падает летом — анализ тренда помогает не ошибиться со сроками запуска.
  4. Сравнивайте формулировки: «лабубу» и «лабубу игрушка» — разные ниши с разным уровнем конкуренции и потенциалом прибыли.

Почему Trenz — лучший способ анализировать топ запросов Вайлдберриз?

  • Данные обновляются регулярно — вы видите актуальную картину рынка.
  • Простая визуализация: рост или падение тренда, уровень конкуренции.
  • Фокус на прибыльности, а не просто на популярности: мы помогаем находить ниши, где реально можно заработать.
telegram-icon