Спрос на длинные платья

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
2 938
4074.7 %
192 822
192 822
airware 6563.04 %
Перегретая
платья длинные
2 388
4291.8 %
192 822
192 822
airware 8074.62 %
Перегретая
длинные платья женские
1 768
1155 %
214 596
214 596
airware 12137.8 %
Перегретая
платья длинные женские
1 672
525 %
214 596
214 596
airware 12834.7 %
Перегретая
платья женские длинные
1 555
809.1 %
214 596
214 596
airware 13800.4 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 305
456.5 %
38 023
38 023
airware 2913.64 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские
1 263
390.1 %
149 976
149 976
airware 11874.6 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
1 016
171.1 %
13 698
13 698
airware 1348.23 %
Перегретая
платья женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные длинные
793
272.8 %
92 578
92 578
airware 11674.4 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
платья вечерние длинные
773
683.6 %
121 897
121 897
airware 15769.3 %
Перегретая
платья женские праздничные длинные
757
278.7 %
121 709
121 709
airware 16077.8 %
Перегретая
длинные платья на осень
746
278.8 %
155 658
155 658
airware 20865.7 %
Перегретая
платья длинные вечерние
673
645.6 %
121 897
121 897
airware 18112.5 %
Перегретая
платья для девочек в садик с длинным рукавом
646
597.5 %
9 375
9 375
airware 1451.24 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные
628
350.5 %
123 596
123 596
airware 19680.9 %
Перегретая
вечерние платья длинные
614
3120 %
121 897
121 897
airware 19852.9 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
571
559.8 %
153 123
153 123
airware 26816.6 %
Перегретая
платья женские вечерние длинное
571
350.5 %
123 596
123 596
airware 21645.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
549
215.4 %
4 451
4 451
airware 810.75 %
Перегретая
платья женские зимние теплые длинные
542
213.7 %
16 570
16 570
airware 3057.2 %
Перегретая
платья с длинным рукавом для девочки
539
185.4 %
17 632
17 632
airware 3271.24 %
Перегретая
зимние платья женские теплые длинные
516
229.2 %
16 574
16 574
airware 3212.02 %
Перегретая
платья зимние женские теплые длинные
489
406.9 %
16 569
16 569
airware 3388.34 %
Перегретая
длинные вечерние платья
481
1095.7 %
121 897
121 897
airware 25342.4 %
Перегретая
женские платья длинные
463
1102.3 %
214 596
214 596
airware 46349 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние
452
5700 %
123 596
123 596
airware 27344.2 %
Перегретая
длинные платья женские летние
426
90.1 %
144 570
144 570
airware 33936.6 %
Перегретая
платья для девочек в садик 104-110 с длинным рукавом
423
504.8 %
6 070
6 070
airware 1434.99 %
Перегретая
вечерние длинные платья
418
1095 %
121 897
121 897
airware 29162 %
Перегретая
платья с длинным рукавом
416
1138.6 %
165 560
165 560
airware 39798.1 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
409
385.2 %
13 570
13 570
airware 3317.85 %
Перегретая
теплые длинные платья женские
394
925.6 %
35 421
35 421
airware 8990.1 %
Перегретая
платья для девочки с длинным рукавом
382
1282.3 %
17 619
17 619
airware 4612.3 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные нарядные
382
249 %
75 509
75 509
airware 19766.8 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
свадебные платья для невесты белое длинное пышное
378
890 %
188
188
airware 49.74 %
Высокая
платья женские теплые длинные
372
200.6 %
35 413
35 413
airware 9519.62 %
Перегретая
платья длинное
362
932.9 %
192 822
192 822
airware 53265.7 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу длинные
360
587.3 %
40 367
40 367
airware 11213.1 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 58-60 средней длины
357
228.5 %
1 299
1 299
airware 363.87 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
355
198.5 %
121 709
121 709
airware 34284.2 %
Перегретая
платья длинные теплые
354
384 %
32 393
32 393
airware 9150.57 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом
351
1621.4 %
149 976
149 976
airware 42728.2 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
женские длинные платья
343
3480 %
214 596
214 596
airware 62564.4 %
Перегретая
платья летние женские длинные
332
6.9 %
144 570
144 570
airware 43545.2 %
Перегретая
платья длинные осенние
310
2533.3 %
155 599
155 599
airware 50193.2 %
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