Спрос на белое вечерние платье женское

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
белое платье женское вечернее
19 955
1602.9 %
38 813
38 813
airware 194.5 %
Перегретая
платье белое женское вечернее
13 325
613.2 %
38 810
38 810
airware 291.26 %
Перегретая
платье женское вечернее белое
1 991
33233.3 %
38 787
38 787
airware 1948.12 %
Перегретая
белое вечернее платье женское
1 636
5007.6 %
38 792
38 792
airware 2371.15 %
Перегретая
платье женское белое вечернее
1 308
2465.4 %
38 784
38 784
airware 2965.14 %
Перегретая
белое платье женское вечернее длинное
971
2674.3 %
11 494
11 494
airware 1183.73 %
Перегретая
платье белое вечернее женское
924
274.2 %
38 794
38 794
airware 4198.48 %
Перегретая
вечернее платье женское белое
806
769.6 %
38 774
38 774
airware 4810.67 %
Перегретая
платье вечернее женское белое
669
616.9 %
38 778
38 778
airware 5796.41 %
Перегретая
белое платье вечернее женское
644
5416.7 %
38 806
38 806
airware 6025.78 %
Перегретая
платье вечернее белое женское
578
3803.3 %
38 800
38 800
airware 6712.8 %
Перегретая
вечернее белое платье женское
559
578.1 %
38 798
38 798
airware 6940.61 %
Перегретая
белое платье женское вечернее короткое
534
1830 %
5 324
5 324
airware 997 %
Перегретая
черно белое платье женское вечернее
523
1000.9 %
4 757
4 757
airware 909.56 %
Перегретая
платье женское праздничное белое вечернее
503
1076.5 %
39 421
39 421
airware 7837.18 %
Перегретая
платье белое женское вечернее длинное
462
438.2 %
11 486
11 486
airware 2486.15 %
Перегретая
белое длинное платье женское вечернее
294
914.7 %
11 461
11 461
airware 3898.3 %
Перегретая
белое платье женское вечернее больших размеров
274
2007.1 %
1 751
1 751
airware 639.05 %
Перегретая
платье белое женское вечернее короткое
252
437.7 %
5 317
5 317
airware 2109.92 %
Перегретая
белое платье женское вечернее праздничное
231
321.8 %
39 421
39 421
airware 17065.4 %
Перегретая
белое вечернее платье женское длинное
230
209.7 %
11 440
11 440
airware 4973.91 %
Перегретая
платье черно белое женское вечернее
229
558.9 %
4 735
4 735
airware 2067.69 %
Перегретая
белое платье женское вечернее свадебное
210
144.4 %
2 723
2 723
airware 1296.67 %
Перегретая
платье женское вечернее белое длинное
209
1111.1 %
11 441
11 441
airware 5474.16 %
Перегретая
платье белое женское вечернее свадебное
190
3116.7 %
2 716
2 716
airware 1429.47 %
Перегретая
белое вечернее платье длинное женское
183
101.2 %
11 411
11 411
airware 6235.52 %
Перегретая
платье пиджак женское вечернее белое
168
8350 %
617
617
airware 367.26 %
Перегретая
белое платье женское длинное вечернее
168
292.9 %
11 401
11 401
airware 6786.31 %
Перегретая
белое женское платье вечернее
167
776.1 %
38 566
38 566
airware 23093.4 %
Перегретая
платье белое женское вечернее праздничное
156
140.2 %
39 421
39 421
airware 25269.9 %
Перегретая
черно-белое платье женское вечернее
151
736.4 %
4 751
4 751
airware 3146.36 %
Перегретая
вечернее платье женское на торжество белое
132
478 %
7 530
7 530
airware 5704.55 %
Перегретая
белое платье пиджак женское вечернее
128
246.9 %
605
605
airware 472.66 %
Перегретая
белое короткое платье женское вечернее
127
438.5 %
5 274
5 274
airware 4152.76 %
Перегретая
платье белое женское вечернее больших размеров
126
890 %
2 123
2 123
airware 1684.92 %
Перегретая
бело платье женское вечернее
125
607.9 %
38 516
38 516
airware 30812.8 %
Перегретая
платье женское вечернее короткое белое
125
785.3 %
5 275
5 275
airware 4220 %
Перегретая
белое платье женское праздничное вечернее
124
702.6 %
39 421
39 421
airware 31791.1 %
Перегретая
платье женское вечернее длинное белое
116
3816.7 %
11 300
11 300
airware 9741.38 %
Перегретая
платье белое вечернее праздничное женское
115
572.7 %
39 421
39 421
airware 34279.1 %
Перегретая
платье черно-белое женское вечернее
110
1272.2 %
4 734
4 734
airware 4303.64 %
Перегретая
белое платье женское вечернее миди
103
5200 %
6 237
6 237
airware 6055.34 %
Перегретая
платье женское вечернее белое короткое
103
1337.5 %
5 320
5 320
airware 5165.05 %
Перегретая
платье женское вечернее на свадьбу белое
102
513.6 %
2 693
2 693
airware 2640.2 %
Перегретая
платье пиджак женское белое вечернее
101
1633.3 %
637
637
airware 630.69 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее белое
96
419.2 %
39 421
39 421
airware 41063.5 %
Перегретая
кружевное платье женское вечернее белое
91
232 %
1 888
1 888
airware 2074.73 %
Перегретая
вечернее платье женское белое на торжество
88
1516.7 %
8 291
8 291
airware 9421.59 %
Перегретая
платье женское белое вечернее длинное
86
831.8 %
11 271
11 271
airware 13105.8 %
Перегретая
платье женское вечернее черно белое
85
353.6 %
4 804
4 804
airware 5651.76 %
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