Спрос на бело платье женское

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
платье белого цвета женское
36
670 %
66 865
66 865
airware 185736 %
Перегретая
летнее платье белое женское
46
108.6 %
62 070
62 070
airware 134935 %
Перегретая
платье белое легкое женское
33
316.7 %
40 792
40 792
airware 123612 %
Перегретая
осеннее платье женское белое
46
1483.3 %
53 957
53 957
airware 117298 %
Перегретая
платье осеннее белое женское
48
242 %
53 957
53 957
airware 112410 %
Перегретая
белое платье с рукавами женское
47
721.4 %
49 434
49 434
airware 105179 %
Перегретая
платье белое повседневное женское
52
422.7 %
52 813
52 813
airware 101563 %
Перегретая
женское платье белое вечернее
42
230 %
38 706
38 706
airware 92157.1 %
Перегретая
платье вечернее женское праздничное белое
43
98.3 %
39 421
39 421
airware 91676.7 %
Перегретая
белое платье осень женское
60
96.3 %
53 957
53 957
airware 89928.3 %
Перегретая
белое вечерние платье женское
44
4450 %
38 719
38 719
airware 87997.7 %
Перегретая
платье женское белое зимнее
48
290 %
41 382
41 382
airware 86212.5 %
Перегретая
белое платье вечернее праздничное женское
46
625 %
39 421
39 421
airware 85697.8 %
Перегретая
платье белое осеннее женское
63
36.3 %
53 957
53 957
airware 85646 %
Перегретая
платье женское вечернее праздничное белое
57
250 %
44 328
44 328
airware 77768.4 %
Перегретая
платье женское белье
86
308.3 %
64 427
64 427
airware 74915.1 %
Перегретая
платье женское зимнее белое
57
208.3 %
41 397
41 397
airware 72626.3 %
Перегретая
платье белое женское осень
75
164.3 %
53 957
53 957
airware 71942.7 %
Перегретая
белое платье длинное с рукавами женское
36
250 %
25 647
25 647
airware 71241.7 %
Перегретая
белое зимнее платье женское
59
213.9 %
41 381
41 381
airware 70137.3 %
Перегретая
белое платье женское осеннее
77
74.2 %
53 957
53 957
airware 70074 %
Перегретая
белое платье женское легкое
61
388.9 %
40 792
40 792
airware 66872.1 %
Перегретая
платье белое женское праздничное вечернее
59
57.3 %
39 421
39 421
airware 66815.2 %
Перегретая
белое платье женское длиное
36
250 %
23 980
23 980
airware 66611.1 %
Перегретая
платья белое женское вечернее
60
192.9 %
38 869
38 869
airware 64781.7 %
Перегретая
платье белое вечернее женское праздничное
62
1290 %
39 421
39 421
airware 63582.3 %
Перегретая
белье платье женское
126
357.3 %
79 938
79 938
airware 63442.9 %
Перегретая
летнее белое платье женское легкое
60
550 %
37 345
37 345
airware 62241.7 %
Перегретая
женское белое платье праздничное
49
225 %
28 928
28 928
airware 59036.7 %
Перегретая
платье женское вечернее белое праздничное
68
290 %
39 421
39 421
airware 57972.1 %
Перегретая
платье женское белое с рукавами
86
8650 %
49 434
49 434
airware 57481.4 %
Перегретая
женское платье белое длинное
42
373.1 %
23 994
23 994
airware 57128.6 %
Перегретая
платье белое женское с рукавами
87
90.3 %
49 434
49 434
airware 56820.7 %
Перегретая
летнее платье женское белое
112
114.7 %
61 974
61 974
airware 55333.9 %
Перегретая
белое длинное платье с рукавами женское
47
441.7 %
25 703
25 703
airware 54687.2 %
Перегретая
платье белое длинное с рукавами женское
50
258.3 %
25 710
25 710
airware 51420 %
Перегретая
женское белое платье вечернее
79
668.2 %
38 865
38 865
airware 49196.2 %
Перегретая
вечернее платье белое женское
80
52.6 %
38 864
38 864
airware 48580 %
Перегретая
платье женское длинное белое с рукавами
53
638.9 %
25 732
25 732
airware 48550.9 %
Перегретая
нарядное платье белое женское
45
186.8 %
21 676
21 676
airware 48168.9 %
Перегретая
белое женское платье длинное
50
262.5 %
24 008
24 008
airware 48016 %
Перегретая
нарядное платье женское белое
49
338.2 %
21 678
21 678
airware 44240.8 %
Перегретая
платье белое женское зимнее
94
304.1 %
41 333
41 333
airware 43971.3 %
Перегретая
белое платье женское с рукавами
114
78.1 %
49 434
49 434
airware 43363.2 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее белое
96
419.2 %
39 421
39 421
airware 41063.5 %
Перегретая
платье осеннее женское белое
132
272 %
53 957
53 957
airware 40876.5 %
Перегретая
летнее белое платье женское
153
400 %
61 854
61 854
airware 40427.4 %
Перегретая
белое легкое платье женское длинное
55
2800 %
21 645
21 645
airware 39354.5 %
Перегретая
платье женское белое прямое
41
2000 %
15 853
15 853
airware 38665.9 %
Перегретая
белое платье женское длинное летнее
38
122.7 %
14 534
14 534
airware 38247.4 %
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