Спрос на костюме женские классический

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
классический женский костюм
725
249.6 %
47 311
47 311
airware 6525.66 %
Перегретая
костюмы женский классический
47
64.6 %
46 988
46 988
airware 99974.5 %
Перегретая
женские классический костюм
61
6150 %
46 625
46 625
airware 76434.4 %
Перегретая
женская костюм классический
62
197.6 %
46 607
46 607
airware 75172.6 %
Перегретая
костюм женской классический
63
343.8 %
46 585
46 585
airware 73944.4 %
Перегретая
женские костюм классический
74
1430 %
46 537
46 537
airware 62887.8 %
Перегретая
костюме женские классический
179
456.8 %
46 451
46 451
airware 25950.3 %
Перегретая
костюм классический женский
40 733
114.7 %
46 163
46 163
airware 113.33 %
Перегретая
классический костюм женский
21 579
170.9 %
46 161
46 161
airware 213.92 %
Перегретая
костюм женский классический
48 523
184.5 %
46 159
46 159
airware 95.13 %
Высокая
женский костюм классический
1 977
194.4 %
46 061
46 061
airware 2329.84 %
Перегретая
женский классический костюм
949
102.6 %
45 995
45 995
airware 4846.68 %
Перегретая
костюм на осень классический женский
66
390 %
44 286
44 286
airware 67100 %
Перегретая
костюм женский осенний классический
840
767.9 %
44 286
44 286
airware 5272.14 %
Перегретая
костюм классический женский осень
260
569 %
44 286
44 286
airware 17033.1 %
Перегретая
костюм осенний женский классический
688
605.2 %
44 286
44 286
airware 6436.92 %
Перегретая
костюм женский классический на осень
52
16.7 %
44 286
44 286
airware 85165.4 %
Перегретая
костюм осенний классический женский
130
356.2 %
44 286
44 286
airware 34066.1 %
Перегретая
костюм классический осенний женский
122
175.9 %
44 286
44 286
airware 36300 %
Перегретая
женский костюм на осень классический
126
176 %
44 286
44 286
airware 35147.6 %
Перегретая
костюм классический женский осенний
93
340.6 %
44 286
44 286
airware 47619.4 %
Перегретая
костюм женский классический осень
222
32.5 %
44 286
44 286
airware 19948.7 %
Перегретая
женский костюм классический осенний
45
245.7 %
44 286
44 286
airware 98413.3 %
Перегретая
костюм женский классический осенний
123
196 %
44 286
44 286
airware 36004.9 %
Перегретая
осенний классический костюм женский
159
661.5 %
44 286
44 286
airware 27852.8 %
Перегретая
осенний костюм женский классический
61
15.6 %
44 286
44 286
airware 72600 %
Перегретая
классический костюм женский осень
215
385.9 %
44 286
44 286
airware 20598.1 %
Перегретая
осенний костюм классический женский
71
303.6 %
44 286
44 286
airware 62374.6 %
Перегретая
костюм классический женский на осень
59
206.5 %
43 632
43 632
airware 73952.5 %
Перегретая
костюм на осень женский классический
122
75.8 %
43 632
43 632
airware 35763.9 %
Перегретая
костюм классический женский зимний
89
272.5 %
39 512
39 512
airware 44395.5 %
Перегретая
зимний костюм женский классический
117
184.5 %
39 512
39 512
airware 33770.9 %
Перегретая
костюм зимний женский классический
97
206.5 %
39 512
39 512
airware 40734 %
Перегретая
костюм женский зимний классический
74
346 %
39 512
39 512
airware 53394.6 %
Перегретая
зимний костюм классический женский
52
198.6 %
39 512
39 512
airware 75984.6 %
Перегретая
костюм зимний классический женский
69
337.5 %
39 512
39 512
airware 57263.8 %
Перегретая
зимний классический костюм женский
160
222 %
39 512
39 512
airware 24695 %
Перегретая
костюм классический зимний женский
58
173.4 %
39 377
39 377
airware 67891.4 %
Перегретая
стильный классический костюм женский
46
67.9 %
38 708
38 708
airware 84147.8 %
Перегретая
комплект классический женский костюм
59
2900 %
37 788
37 788
airware 64047.5 %
Перегретая
классический костюм женский стильный
241
154.3 %
36 552
36 552
airware 15166.8 %
Перегретая
костюм на осень женский с брюками классический
125
43.3 %
28 628
28 628
airware 22902.4 %
Перегретая
костюм с брюками женский осенний классический
106
361.8 %
28 628
28 628
airware 27007.6 %
Перегретая
костюм женский осенний с брюками классический
86
24.8 %
28 628
28 628
airware 33288.4 %
Перегретая
костюм осенний женский классический с брюками
137
33.5 %
28 628
28 628
airware 20896.3 %
Перегретая
брючный костюм женский осень весна классический
72
150 %
27 985
27 985
airware 38868.1 %
Перегретая
костюм женский осенний классический с брюками
81
162.5 %
27 362
27 362
airware 33780.2 %
Перегретая
костюм женский брючной классический
50
92.9 %
24 931
24 931
airware 49862 %
Перегретая
женские брючный костюм классический
104
502.2 %
24 871
24 871
airware 23914.4 %
Перегретая
классический брючной костюм женский
37
999999 %
24 868
24 868
airware 67210.8 %
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