Спрос на платья повседневные женские

Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
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
платья женские повседневные
7 325
2282.8 %
222 730
222 730
airware 3040.68 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 069
315.6 %
189 662
189 662
airware 9166.84 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 014
149.6 %
189 662
189 662
airware 18704.3 %
Перегретая
платья повседневные женские
786
2585.5 %
222 730
222 730
airware 28337.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
675
409.2 %
75 236
75 236
airware 11146.1 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные
666
158.8 %
128 503
128 503
airware 19294.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
646
151.1 %
66 032
66 032
airware 10221.7 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
640
156 %
31 373
31 373
airware 4902.03 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
571
557.4 %
132 861
132 861
airware 23268.1 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные
566
32.3 %
128 503
128 503
airware 22703.7 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
повседневные платья женские
454
958 %
222 730
222 730
airware 49059.5 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
246
200 %
65 150
65 150
airware 26483.7 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
234
404.5 %
74 182
74 182
airware 31701.7 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
215
254.8 %
6 939
6 939
airware 3227.44 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
187
153.9 %
69 870
69 870
airware 37363.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
173
204.5 %
189 662
189 662
airware 109631 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные по колено
171
174.8 %
2 610
2 610
airware 1526.32 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
169
3430 %
5 172
5 172
airware 3060.36 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
155
10.3 %
48 448
48 448
airware 31256.8 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
142
24.1 %
185 610
185 610
airware 130711 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
141
1516.7 %
185 760
185 760
airware 131745 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
134
207.7 %
127 753
127 753
airware 95338.1 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
127
267.5 %
52 876
52 876
airware 41634.6 %
Перегретая
платья женские теплые повседневные
124
394.4 %
30 134
30 134
airware 24301.6 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
123
125.7 %
185 866
185 866
airware 151111 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
123
214 %
45 771
45 771
airware 37212.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
112
1070 %
127 753
127 753
airware 114065 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
111
141.4 %
124 622
124 622
airware 112272 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные больших размеров
109
173.9 %
15 804
15 804
airware 14499.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные больших размеров
101
868.2 %
72 753
72 753
airware 72032.7 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные хлопок
99
85.6 %
60 601
60 601
airware 61213.1 %
Перегретая
женские платья повседневные
94
9350 %
222 730
222 730
airware 236947 %
Перегретая
платья офисные женские повседневные деловые
94
1516.7 %
129 411
129 411
airware 137671 %
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