Спрос на женские большие 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
женские платья больших размеров осенние
34
63.3 %
129 353
129 353
airware 380450 %
Перегретая
женские большие платья
37
314.3 %
138 061
138 061
airware 373138 %
Перегретая
платья женское осеннее больших размеров
37
226.2 %
129 353
129 353
airware 349603 %
Перегретая
платья нарядные большие размеры женские
35
1.4 %
105 047
105 047
airware 300134 %
Перегретая
платья нарядное женское больших размеров
38
303.3 %
105 085
105 085
airware 276539 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
51
1070 %
129 353
129 353
airware 253633 %
Перегретая
платья женские праздничные большие размеры
52
275 %
123 870
123 870
airware 238212 %
Перегретая
осенние платья женские больших
54
1750 %
128 426
128 426
airware 237826 %
Перегретая
платья женский больших размеров
54
1400 %
126 455
126 455
airware 234176 %
Перегретая
летние женские платья больших размеров на лето
57
89 %
131 877
131 877
airware 231363 %
Перегретая
женский платья большой размер вечерние
41
236.4 %
89 543
89 543
airware 218398 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
праздничные женские платья больших размеров
60
511.5 %
123 870
123 870
airware 206450 %
Перегретая
платья демисезонные женские больших размеров
57
41.9 %
117 372
117 372
airware 205916 %
Перегретая
вечерний платья женские большие размеры
44
930 %
89 619
89 619
airware 203680 %
Перегретая
женские платья больших размеров праздничные
61
246.8 %
123 870
123 870
airware 203066 %
Перегретая
платья женские больших размеров зимние
51
281.8 %
102 490
102 490
airware 200961 %
Перегретая
женское платья больших размеров
65
999999 %
126 455
126 455
airware 194546 %
Перегретая
платья больших размеров женские
65
190.7 %
126 455
126 455
airware 194546 %
Перегретая
одежда платья женские большие размеры
65
640.9 %
126 455
126 455
airware 194546 %
Перегретая
платья женские большие размеры праздничные
65
191.3 %
123 870
123 870
airware 190569 %
Перегретая
повседневные платья женские больших размеров
41
733.3 %
77 977
77 977
airware 190188 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
больших размеров женские платья
68
503.3 %
126 455
126 455
airware 185963 %
Перегретая
платья большие размеры женские
68
197.8 %
126 455
126 455
airware 185963 %
Перегретая
платья женское праздничное больших размеров
68
3350 %
123 870
123 870
airware 182162 %
Перегретая
летние платья больших размеров женские на лето
73
334.2 %
131 877
131 877
airware 180653 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные больших размеров
40
9.2 %
72 151
72 151
airware 180378 %
Перегретая
женская одежда платья больших размеров
71
2416.7 %
126 455
126 455
airware 178106 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
женские платья большой размер
78
507.1 %
126 455
126 455
airware 162122 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные больших размеров
42
30.8 %
66 889
66 889
airware 159260 %
Перегретая
платья женские больших размеров вечернее
60
950 %
89 573
89 573
airware 149288 %
Перегретая
платья на праздник женские большие размеры
49
2400 %
71 874
71 874
airware 146682 %
Перегретая
короткие платья женские больших размеров
40
1950 %
58 373
58 373
airware 145932 %
Перегретая
стильные платья женские больших размеров
52
150 %
74 247
74 247
airware 142783 %
Перегретая
нарядные платья женские больших размеров
76
1570 %
105 686
105 686
airware 139061 %
Перегретая
платья праздничные женские вечерние больших размеров
40
272.2 %
54 985
54 985
airware 137462 %
Перегретая
платья повседневные женские больших размеров
57
457.1 %
78 199
78 199
airware 137191 %
Перегретая
женские платья нарядные больших размеров 54-56
36
139.5 %
48 856
48 856
airware 135711 %
Перегретая
платья праздничное женское больших размеров
92
716.7 %
123 870
123 870
airware 134641 %
Перегретая
платья повседневные больших размеров женские
59
541.7 %
78 167
78 167
airware 132486 %
Перегретая
платья нарядные женские больших размеров
82
1221.4 %
105 653
105 653
airware 128845 %
Перегретая
короткие платья больших размеров женские
47
177 %
58 373
58 373
airware 124198 %
Перегретая
женские платья больших
112
436.2 %
137 942
137 942
airware 123162 %
Перегретая
платья женские зимние больших
32
160.3 %
38 652
38 652
airware 120788 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
женские офисные платья больших размеров
41
422.7 %
48 504
48 504
airware 118302 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров 54
53
712.5 %
61 854
61 854
airware 116706 %
Перегретая
платья хб женские летние большие размеры
45
950 %
50 758
50 758
airware 112796 %
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