Спрос на женские платья повседневные осень

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 женское осень весна повседневное
43
23.8 %
190 584
190 584
airware 443219 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
39
10.2 %
190 584
190 584
airware 488677 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
83
972.2 %
190 584
190 584
airware 229619 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
4 618
37.5 %
164 522
164 522
airware 3562.62 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
115
1.3 %
132 785
132 785
airware 115465 %
Перегретая
платье женское повседневное осень зима
61
1475 %
132 785
132 785
airware 217680 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень
1 715
1121.9 %
115 171
115 171
airware 6715.51 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
209
5175 %
115 171
115 171
airware 55105.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное офисное
609
215 %
115 171
115 171
airware 18911.5 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье женское повседневное осень офисное
239
282 %
115 171
115 171
airware 48188.7 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
306
1990 %
115 171
115 171
airware 37637.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень с длинным
40
33.3 %
99 063
99 063
airware 247658 %
Перегретая
платье длинное женское повседневное осень
32
850 %
99 063
99 063
airware 309572 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное длинное
92
41.1 %
99 063
99 063
airware 107677 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платье женское осень повседневное длинное
576
271.8 %
99 063
99 063
airware 17198.4 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
77
160 %
99 063
99 063
airware 128653 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платье женское осень повседневное с длинным
96
240.9 %
99 063
99 063
airware 103191 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное осень
298
42.8 %
99 063
99 063
airware 33242.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень длинное
109
17.7 %
99 063
99 063
airware 90883.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
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