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
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
повседневное платье женское осень короткое
90
154.7 %
63 360
63 360
airware 70400 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
77
160 %
99 063
99 063
airware 128653 %
Перегретая
повседневное платье женское осень больших размеров
298
202 %
66 263
66 263
airware 22235.9 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
66
1050 %
65 227
65 227
airware 98828.8 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье повседневное женское осень трикотаж
137
167.5 %
62 436
62 436
airware 45573.7 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
54
410 %
40 281
40 281
airware 74594.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень оверсайз
54
266 %
36 015
36 015
airware 66694.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень миди
143
225 %
92 816
92 816
airware 64906.3 %
Перегретая
платье повседневное женское осень короткое
162
526.5 %
63 360
63 360
airware 39111.1 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
281
3964.3 %
66 247
66 247
airware 23575.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень 2025
138
283.9 %
88 634
88 634
airware 64227.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров осень
128
287 %
65 612
65 612
airware 51259.4 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
306
1990 %
115 171
115 171
airware 37637.6 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
62
526.9 %
40 281
40 281
airware 64969.4 %
Перегретая
платье осень женское повседневное больших размеров
79
31.4 %
65 354
65 354
airware 82726.6 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
платье осень женское 2025 повседневное
117
242.5 %
88 634
88 634
airware 75755.6 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное трикотажное
77
20 %
62 436
62 436
airware 81085.7 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
137
125.6 %
40 281
40 281
airware 29402.2 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное короткое
79
61.3 %
63 360
63 360
airware 80202.5 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное длинное
92
41.1 %
99 063
99 063
airware 107677 %
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