Спрос на женские короткие 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
шерстяные платья женские короткие
56
153.7 %
939
939
airware 1676.79 %
Перегретая
черные платья женские короткие
52
421.4 %
26 088
26 088
airware 50169.2 %
Перегретая
черные короткие платья женские
56
201.4 %
26 015
26 015
airware 46455.4 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
57
287.5 %
5 210
5 210
airware 9140.35 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные короткие
188
156.8 %
8 484
8 484
airware 4512.77 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
87
158.8 %
14 256
14 256
airware 16386.2 %
Перегретая
теплые платья короткие женские
35
170.7 %
9 152
9 152
airware 26148.6 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
551
690.7 %
5 421
5 421
airware 983.85 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров короткие
163
153.2 %
4 628
4 628
airware 2839.26 %
Перегретая
теплые платья женские короткие
139
176.4 %
8 901
8 901
airware 6403.6 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
224
323.2 %
5 292
5 292
airware 2362.5 %
Перегретая
платья теплые женские короткие
64
189.1 %
8 945
8 945
airware 13976.6 %
Перегретая
платья свитер женские короткие
115
161.7 %
784
784
airware 681.74 %
Перегретая
платья с коротким рукавом женские
71
1825 %
79 177
79 177
airware 111517 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
86
153.6 %
63 188
63 188
airware 73474.4 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
66
151.5 %
60 660
60 660
airware 91909.1 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
189
244.8 %
76 324
76 324
airware 40383.1 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
2283.3 %
76 070
76 070
airware 108671 %
Перегретая
платья летние женские легкие короткие
61
85.6 %
56 336
56 336
airware 92354.1 %
Перегретая
платья летние женские короткие
116
30.6 %
84 831
84 831
airware 73130.2 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
66
256.2 %
75 901
75 901
airware 115002 %
Перегретая
платья короткие женские летние
61
146.8 %
84 020
84 020
airware 137738 %
Перегретая
платья короткие женские вечерние
232
195 %
67 249
67 249
airware 28986.6 %
Перегретая
платья короткие женские
790
918.1 %
101 384
101 384
airware 12833.4 %
Перегретая
платья зимние женские теплые короткие
56
155.7 %
3 710
3 710
airware 6625 %
Перегретая
платья зимние женские короткие
55
157.8 %
73 090
73 090
airware 132891 %
Перегретая
платья женское короткое
38
472.2 %
101 621
101 621
airware 267424 %
Перегретая
платья женские черные короткие
60
272.2 %
25 951
25 951
airware 43251.7 %
Перегретая
платья женские теплые короткие
182
160.3 %
8 890
8 890
airware 4884.62 %
Перегретая
платья женские теплое короткое
36
152.9 %
9 153
9 153
airware 25425 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные короткие
67
209.5 %
74 241
74 241
airware 110807 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие трапеция
37
314.3 %
3 062
3 062
airware 8275.68 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие на полных
80
185.6 %
5 010
5 010
airware 6262.5 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие вечерние
253
220.9 %
48 869
48 869
airware 19315.8 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие блестящие
50
201.5 %
1 916
1 916
airware 3832 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие
580
250 %
56 616
56 616
airware 9761.38 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные короткие
80
223.9 %
45 020
45 020
airware 56275 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние короткие
111
276.5 %
48 737
48 737
airware 43907.2 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров стильные короткие
53
239.3 %
7 320
7 320
airware 13811.3 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 54-56 короткие
115
226.9 %
1 134
1 134
airware 986.09 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 50-54 короткие
60
280.8 %
1 652
1 652
airware 2753.33 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья женские осень короткие
386
259.8 %
76 024
76 024
airware 19695.3 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
42
575 %
76 469
76 469
airware 182069 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные короткие
127
503.6 %
46 281
46 281
airware 36441.7 %
Перегретая
платья женские нарядные на свадьбу короткие
38
90.7 %
25 297
25 297
airware 66571.1 %
Перегретая
платья женские летние короткие
71
760 %
84 124
84 124
airware 118485 %
Перегретая
платья женские короткое
67
241.4 %
100 324
100 324
airware 149737 %
Перегретая
платья женские короткие праздничные
128
246.9 %
58 665
58 665
airware 45832 %
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