Спрос на белое платья женские

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
платья белые женские летние
40
19 %
63 259
63 259
airware 158148 %
Перегретая
белые женские платья
42
212.5 %
56 418
56 418
airware 134329 %
Перегретая
белые платье женские
69
410 %
56 248
56 248
airware 81518.8 %
Перегретая
платья женские белые
225
2550 %
56 240
56 240
airware 24995.6 %
Перегретая
белое платья женские
132
538.9 %
56 135
56 135
airware 42526.5 %
Перегретая
платья женские белое
111
476.9 %
56 123
56 123
airware 50561.3 %
Перегретая
белые платья женские
1 477
557.8 %
56 051
56 051
airware 3794.92 %
Перегретая
платья белые женские
407
790 %
56 038
56 038
airware 13768.5 %
Перегретая
белые платья женские летние
70
13.5 %
53 452
53 452
airware 76360 %
Перегретая
вечерние платья женские белое
55
261.5 %
35 108
35 108
airware 63832.7 %
Перегретая
вечерние белые платья женские
57
764.3 %
35 088
35 088
airware 61557.9 %
Перегретая
платья вечерние женские белые
45
223.1 %
34 988
34 988
airware 77751.1 %
Перегретая
белые платья женские вечерние
596
342.1 %
34 717
34 717
airware 5825 %
Перегретая
белые платья женские длинные
59
176.9 %
22 378
22 378
airware 37928.8 %
Перегретая
платья женские праздничные белые
78
483.3 %
22 004
22 004
airware 28210.3 %
Перегретая
платья женские праздничные белое
42
185.5 %
21 830
21 830
airware 51976.2 %
Перегретая
платья белые женские длинные
37
420 %
20 936
20 936
airware 56583.8 %
Перегретая
белые нарядные платья женские
41
155 %
17 372
17 372
airware 42370.7 %
Перегретая
платья белые женские нарядные
105
1450 %
16 861
16 861
airware 16058.1 %
Перегретая
белые платья женские нарядные
96
1250 %
16 841
16 841
airware 17542.7 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные белые
42
205.6 %
13 966
13 966
airware 33252.4 %
Перегретая
платья женские черное с белым
42
400 %
13 641
13 641
airware 32478.6 %
Перегретая
черно белые платья женские
45
296.2 %
13 633
13 633
airware 30295.6 %
Перегретая
платья белые женские свадебные
125
205.1 %
4 982
4 982
airware 3985.6 %
Перегретая
белые платья женские на свадьбу
354
621 %
4 959
4 959
airware 1400.85 %
Перегретая
кроссовки женские летние белые под платье
253
1.2 %
4 953
4 953
airware 1957.71 %
Перегретая
кроссовки женские белые летние под платье
260
19.2 %
4 952
4 952
airware 1904.62 %
Перегретая
белые кроссовки женские летние под платье
49
36.1 %
4 765
4 765
airware 9724.49 %
Перегретая
кроссовки под платье женские белые
68
201.9 %
4 669
4 669
airware 6866.18 %
Перегретая
женские кроссовки белые под платье
50
0.5 %
4 662
4 662
airware 9324 %
Перегретая
белые кроссовки под платье женские
83
187.1 %
4 653
4 653
airware 5606.02 %
Перегретая
кроссовки белые под платье женские
58
98.7 %
4 649
4 649
airware 8015.52 %
Перегретая
кроссовки женские под платье белые
98
78.9 %
4 626
4 626
airware 4720.41 %
Перегретая
кроссовки женские белые под платье
123
13.7 %
4 615
4 615
airware 3752.03 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
73
381.8 %
4 599
4 599
airware 6300 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье
510
18.1 %
4 390
4 390
airware 860.78 %
Перегретая
кроссовки белые женские под платье
439
26 %
4 385
4 385
airware 998.86 %
Перегретая
белые кроссовки женские кожаные под платье
44
39.8 %
3 210
3 210
airware 7295.45 %
Перегретая
кроссовки женские белые летние легкие под платье
51
516.7 %
2 671
2 671
airware 5237.26 %
Перегретая
кроссовки женские белые летние под платье без шнурков
52
11.2 %
2 555
2 555
airware 4913.46 %
Перегретая
кеды белые под платье женские
42
63.5 %
2 554
2 554
airware 6080.95 %
Перегретая
кеды женские белые под платье
43
15.2 %
2 543
2 543
airware 5913.95 %
Перегретая
белые кеды под платье женские
70
120.7 %
2 224
2 224
airware 3177.14 %
Перегретая
кеды белые женские под платье
82
45.3 %
2 197
2 197
airware 2679.27 %
Перегретая
белые кеды женские под платье
256
53.6 %
2 094
2 094
airware 817.97 %
Перегретая
кеды женские летние белые под платье
48
21.1 %
1 745
1 745
airware 3635.42 %
Перегретая
кеды женские белые летние под платье
85
28 %
1 726
1 726
airware 2030.59 %
Перегретая
кроссовки женские летние белые под платье дышащие
37
13 %
1 267
1 267
airware 3424.32 %
Перегретая
белые кроссовки женские на платформе под платье
52
2 %
1 250
1 250
airware 2403.85 %
Перегретая
кроссовки женские белые летние дышащие под платье
39
89.3 %
1 214
1 214
airware 3112.82 %
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