Спрос на повседневные женские 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
платья женские повседневные
7 310
982.5 %
225 574
225 574
airware 3085.83 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платья повседневные женские
839
872.5 %
225 574
225 574
airware 26886.1 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
736
9250 %
77 845
77 845
airware 10576.8 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
693
172.2 %
33 064
33 064
airware 4771.14 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные
685
839.6 %
129 923
129 923
airware 18966.9 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
517
324.6 %
133 165
133 165
airware 25757.3 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные
506
44.6 %
129 923
129 923
airware 25676.5 %
Перегретая
повседневные платья женские
499
623.6 %
225 574
225 574
airware 45205.2 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
266
222.7 %
63 775
63 775
airware 23975.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
240
408.2 %
73 114
73 114
airware 30464.2 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные по колено
231
186.7 %
1 055
1 055
airware 456.71 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
185
501.2 %
5 139
5 139
airware 2777.84 %
Перегретая
платья женские теплые повседневные
178
241.4 %
32 819
32 819
airware 18437.6 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
165
737.5 %
186 488
186 488
airware 113023 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
157
735 %
9 545
9 545
airware 6079.62 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
147
1286.4 %
51 095
51 095
airware 34758.5 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
142
885.3 %
186 275
186 275
airware 131180 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные больших размеров
133
173.1 %
17 368
17 368
airware 13058.7 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья на повседневную женское
129
910 %
225 574
225 574
airware 174864 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
125
300 %
47 313
47 313
airware 37850.4 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
119
208.7 %
133 165
133 165
airware 111903 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
108
335.7 %
129 923
129 923
airware 120299 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
104
262.2 %
122 407
122 407
airware 117699 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные хлопок
95
143.9 %
58 343
58 343
airware 61413.7 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
94
26.7 %
44 458
44 458
airware 47295.7 %
Перегретая
женские платья повседневные
94
9450 %
225 574
225 574
airware 239972 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
92
31.1 %
186 598
186 598
airware 202824 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
91
156.8 %
133 165
133 165
airware 146335 %
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