Спрос на платье длинные

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
длинные платья
3 125
783.6 %
206 016
206 016
airware 6592.51 %
Перегретая
платья длинные
2 551
2348.2 %
206 016
206 016
airware 8075.89 %
Перегретая
платья женские длинные
1 685
3613 %
223 728
223 728
airware 13277.6 %
Перегретая
длинные платья женские
1 608
1286.9 %
223 728
223 728
airware 13913.4 %
Перегретая
платья длинные женские
1 576
595.3 %
223 728
223 728
airware 14195.9 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 375
222.5 %
35 579
35 579
airware 2587.56 %
Перегретая
платья женские осень длинные
911
214.1 %
140 107
140 107
airware 15379.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
889
287.7 %
37 411
37 411
airware 4208.21 %
Перегретая
платья вечерние длинные
800
423.8 %
120 410
120 410
airware 15051.2 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
762
157.9 %
12 850
12 850
airware 1686.35 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
746
178.2 %
146 591
146 591
airware 19650.3 %
Перегретая
длинные платья на осень
738
211.1 %
154 664
154 664
airware 20957.2 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные длинные
736
229.1 %
88 269
88 269
airware 11993.1 %
Перегретая
платья длинные вечерние
698
298.4 %
120 410
120 410
airware 17250.7 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
619
416.3 %
146 591
146 591
airware 23681.9 %
Перегретая
вечерние платья длинные
616
631.1 %
120 410
120 410
airware 19547.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
605
151.2 %
3 588
3 588
airware 593.06 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные
579
341 %
121 105
121 105
airware 20916.2 %
Перегретая
платье длинные
570
1032.8 %
206 016
206 016
airware 36143.2 %
Перегретая
платья женские праздничные длинные
569
319.7 %
120 386
120 386
airware 21157.5 %
Перегретая
платья летние женские длинные
544
7.6 %
147 948
147 948
airware 27196.3 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
539
1946.3 %
146 591
146 591
airware 27196.8 %
Перегретая
длинные платья женские летние
522
55.9 %
147 948
147 948
airware 28342.5 %
Перегретая
платья женские зимние теплые длинные
505
185.4 %
15 562
15 562
airware 3081.58 %
Перегретая
длинные вечерние платья
486
455 %
120 410
120 410
airware 24775.7 %
Перегретая
платья зимние женские теплые длинные
485
269.5 %
15 569
15 569
airware 3210.1 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние
484
299.5 %
121 105
121 105
airware 25021.7 %
Перегретая
теплые длинные платья женские
476
226.3 %
35 852
35 852
airware 7531.93 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
458
194.9 %
146 591
146 591
airware 32006.8 %
Перегретая
платья осенние длинные
448
198.8 %
159 389
159 389
airware 35577.9 %
Перегретая
женские платья длинные
447
1196.2 %
223 728
223 728
airware 50051 %
Перегретая
зимние платья женские теплые длинные
429
220.9 %
15 566
15 566
airware 3628.44 %
Перегретая
вечерние длинные платья
418
485.4 %
120 410
120 410
airware 28806.2 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
415
228.9 %
12 422
12 422
airware 2993.25 %
Перегретая
платья длинные осенние
397
286.3 %
159 389
159 389
airware 40148.4 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу длинные
361
400.5 %
40 427
40 427
airware 11198.6 %
Перегретая
платья длинные теплые
343
231.5 %
30 846
30 846
airware 8993 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные на свадьбу длинные
341
416.7 %
41 870
41 870
airware 12278.6 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные нарядные
338
223.3 %
76 701
76 701
airware 22692.6 %
Перегретая
женские длинные платья
337
5666.7 %
223 728
223 728
airware 66388.1 %
Перегретая
зимние длинные платья
294
192 %
130 188
130 188
airware 44281.6 %
Перегретая
платья длинные женские летние
292
3 %
147 948
147 948
airware 50667.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
288
152.1 %
71 899
71 899
airware 24964.9 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
287
229.4 %
120 386
120 386
airware 41946.3 %
Перегретая
платья женские теплые длинные
282
181.2 %
36 631
36 631
airware 12989.7 %
Перегретая
платья велюровые женские длинные
278
198.7 %
747
747
airware 268.71 %
Перегретая
осенние платья длинные
275
932.1 %
159 389
159 389
airware 57959.6 %
Перегретая
длинные вязаные платья
272
210.9 %
15 782
15 782
airware 5802.21 %
Перегретая
теплые длинные платья
271
220.4 %
30 939
30 939
airware 11416.6 %
Перегретая
вязаные платья длинные
265
198 %
15 782
15 782
airware 5955.47 %
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