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
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
39
10.2 %
190 584
190 584
airware 488677 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
43
23.8 %
190 584
190 584
airware 443219 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье длинное женское повседневное осень
32
850 %
99 063
99 063
airware 309572 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
платье женское повседневное осень с длинным
40
33.3 %
99 063
99 063
airware 247658 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
83
972.2 %
190 584
190 584
airware 229619 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье женское повседневное свободное осень
34
276.7 %
76 536
76 536
airware 225106 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье женское повседневное осень зима
61
1475 %
132 785
132 785
airware 217680 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье женское повседневное осень больших
53
12.4 %
87 057
87 057
airware 164258 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платье женское осень повседневное черное
41
196.4 %
61 163
61 163
airware 149178 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
49
2500 %
65 262
65 262
airware 133188 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
77
160 %
99 063
99 063
airware 128653 %
Перегретая
платье женское повседневное с длинным рукавом осень
68
12.4 %
85 416
85 416
airware 125612 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
платье женское повседневное осень трикотаж
53
480 %
62 436
62 436
airware 117804 %
Перегретая
платье женское повседневное миди осень
80
187.9 %
92 816
92 816
airware 116020 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
115
1.3 %
132 785
132 785
airware 115465 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное длинное
92
41.1 %
99 063
99 063
airware 107677 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень больших размеров
63
323.9 %
66 179
66 179
airware 105046 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное больших размеров
63
7.1 %
65 198
65 198
airware 103489 %
Перегретая
платье женское осень повседневное с длинным
96
240.9 %
99 063
99 063
airware 103191 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
66
1050 %
65 227
65 227
airware 98828.8 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное 46-48 осень
81
105.8 %
73 664
73 664
airware 90943.2 %
Перегретая
платье женское повседневное осень длинное
109
17.7 %
99 063
99 063
airware 90883.5 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платье осень женское повседневное больших размеров
79
31.4 %
65 354
65 354
airware 82726.6 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное трикотажное
77
20 %
62 436
62 436
airware 81085.7 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное короткое
79
61.3 %
63 360
63 360
airware 80202.5 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное осень больших размеров
73
159 %
57 679
57 679
airware 79012.3 %
Перегретая
платье женское повседневное осень теплое
51
333.3 %
40 281
40 281
airware 78982.4 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платье осень женское 2025 повседневное
117
242.5 %
88 634
88 634
airware 75755.6 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
54
410 %
40 281
40 281
airware 74594.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное больших размеров осень
79
2025 %
57 679
57 679
airware 73011.4 %
Перегретая
повседневное платье женское осень короткое
90
154.7 %
63 360
63 360
airware 70400 %
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