Спрос на вечерние платье женские

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 стильные женские вечерние
149
217.4 %
222 125
222 125
airware 149077 %
Перегретая
стильные вечерние платья женские
122
456.7 %
222 125
222 125
airware 182070 %
Перегретая
стильные платья женские вечерние
102
358 %
222 125
222 125
airware 217770 %
Перегретая
платья женские стильные вечерние
36
188.5 %
222 125
222 125
airware 617014 %
Перегретая
дорогие вечерние женские платья
73
658.3 %
221 714
221 714
airware 303718 %
Перегретая
дорогие женские платья вечерние
47
173.7 %
221 714
221 714
airware 471732 %
Перегретая
дорогие платья женские вечерние
816
713.4 %
221 714
221 714
airware 27170.8 %
Перегретая
женские платья вечерние
2 174
296.5 %
218 593
218 593
airware 10054.9 %
Перегретая
платья женские вечерние
12 399
436.9 %
218 593
218 593
airware 1762.99 %
Перегретая
вечернее платья женские
283
1025.9 %
218 593
218 593
airware 77241.3 %
Перегретая
платья вечернее женские
51
616.7 %
218 593
218 593
airware 428614 %
Перегретая
платья вечерние женские
18 468
303.1 %
218 593
218 593
airware 1183.63 %
Перегретая
женские вечернее платье
38
1316.7 %
218 593
218 593
airware 575245 %
Перегретая
платья вечерний женские
169
1106.2 %
218 593
218 593
airware 129345 %
Перегретая
платье женские вечернее
695
262.5 %
218 593
218 593
airware 31452.2 %
Перегретая
вечерние женские платья
514
676.8 %
218 593
218 593
airware 42527.8 %
Перегретая
вечерние платья женские
29 902
545.4 %
218 593
218 593
airware 731.03 %
Перегретая
вечерняя платья женские
821
1490.4 %
218 593
218 593
airware 26625.2 %
Перегретая
вечерним платья женские
60
290 %
218 593
218 593
airware 364322 %
Перегретая
вечерний платья женские
1 048
2328.3 %
218 593
218 593
airware 20858.1 %
Перегретая
платье вечернее женские
91
387 %
218 593
218 593
airware 240212 %
Перегретая
платья женские вечернее
250
337.4 %
218 593
218 593
airware 87437.2 %
Перегретая
женские вечерние платья
1 555
732 %
218 593
218 593
airware 14057.4 %
Перегретая
женские платье вечерние
50
211.3 %
218 593
218 593
airware 437186 %
Перегретая
платье женские вечерние
96
650 %
218 593
218 593
airware 227701 %
Перегретая
женские платье вечернее
84
312.5 %
218 593
218 593
airware 260230 %
Перегретая
летние вечерние платья женские
67
694.4 %
202 117
202 117
airware 301667 %
Перегретая
платья летние женские вечерние
81
13.2 %
202 117
202 117
airware 249527 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные праздничные
132
325 %
200 140
200 140
airware 151621 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные
183
297.3 %
200 140
200 140
airware 109366 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные вечерние
445
221.2 %
200 140
200 140
airware 44975.3 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние нарядные
743
264.1 %
200 140
200 140
airware 26936.7 %
Перегретая
нарядные платья женские вечерние
61
921.4 %
187 830
187 830
airware 307918 %
Перегретая
женские вечерние платья нарядные
64
1330 %
187 830
187 830
airware 293484 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные
166
2421.4 %
187 830
187 830
airware 113151 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные
438
43750 %
187 830
187 830
airware 42883.6 %
Перегретая
платья нарядные женские вечерние
132
230.8 %
187 830
187 830
airware 142295 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные
455
625.9 %
187 830
187 830
airware 41281.3 %
Перегретая
нарядные вечерние платья женские
38
215.2 %
187 830
187 830
airware 494289 %
Перегретая
платья вечерние нарядные женские
40
413.6 %
187 830
187 830
airware 469575 %
Перегретая
платья женские нарядные вечерние
162
247.6 %
187 830
187 830
airware 115944 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
147
395.5 %
132 786
132 786
airware 90330.6 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные
2 690
278.7 %
132 786
132 786
airware 4936.28 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
265
963.8 %
132 786
132 786
airware 50107.9 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные для женщин
48
750 %
132 786
132 786
airware 276638 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
228
144.9 %
132 786
132 786
airware 58239.5 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
379
315 %
132 786
132 786
airware 35035.9 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные
13 221
432.4 %
132 786
132 786
airware 1004.36 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные
1 501
336.5 %
132 786
132 786
airware 8846.5 %
Перегретая
платья праздничные женские вечерние
520
264.9 %
132 786
132 786
airware 25535.8 %
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