Спрос на платье женские короткие

Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
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 женские короткие
42
650 %
101 812
101 812
airware 242410 %
Перегретая
платья летние короткие женские
36
1750 %
85 071
85 071
airware 236308 %
Перегретая
летние короткие платья женские
42
2150 %
85 150
85 150
airware 202738 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
женские короткие платья вечерние
38
592.9 %
67 543
67 543
airware 177745 %
Перегретая
платья короткие вечерние женские
41
505.6 %
67 562
67 562
airware 164785 %
Перегретая
платья короткие женские летние
52
383.3 %
85 175
85 175
airware 163798 %
Перегретая
женские платья праздничные короткие
36
162.5 %
58 801
58 801
airware 163336 %
Перегретая
короткие летние платья женские
55
146.4 %
85 167
85 167
airware 154849 %
Перегретая
платья короткие женские праздничные
38
472.2 %
58 801
58 801
airware 154739 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
короткие платья женские больших размеров
40
1950 %
58 373
58 373
airware 145932 %
Перегретая
женские платья короткие праздничные
41
207.7 %
58 819
58 819
airware 143461 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
платья праздничные женские короткие
42
211.5 %
58 860
58 860
airware 140143 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
платье короткие женские
79
445 %
102 054
102 054
airware 129182 %
Перегретая
короткие платья больших размеров женские
47
177 %
58 373
58 373
airware 124198 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
55
550 %
67 734
67 734
airware 123153 %
Перегретая
короткие платье женское
84
575 %
101 954
101 954
airware 121374 %
Перегретая
платья зимние женские короткие
63
160.5 %
73 090
73 090
airware 116016 %
Перегретая
женские короткие платья
89
999999 %
101 898
101 898
airware 114492 %
Перегретая
платье женское праздничное короткие
52
223.3 %
58 914
58 914
airware 113296 %
Перегретая
домашние платья женские короткие
33
316.7 %
37 356
37 356
airware 113200 %
Перегретая
платья летние женские легкие короткие
50
106.2 %
55 056
55 056
airware 110112 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные короткие
64
1330 %
69 695
69 695
airware 108898 %
Перегретая
короткие женские платья
97
390.9 %
101 825
101 825
airware 104974 %
Перегретая
женские платья нарядные короткие
39
245 %
40 410
40 410
airware 103615 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские короткие
48
392.9 %
49 095
49 095
airware 102281 %
Перегретая
платья летние женские короткие
84
8.7 %
85 207
85 207
airware 101437 %
Перегретая
вечерние платья короткие женские
67
273.3 %
67 843
67 843
airware 101258 %
Перегретая
платья женские летние короткие
85
267.9 %
85 199
85 199
airware 100234 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие нарядные
70
309.3 %
69 695
69 695
airware 99564.3 %
Перегретая
короткие платья для дома женские
38
683.3 %
37 356
37 356
airware 98305.3 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные короткие
80
231.8 %
74 241
74 241
airware 92801.2 %
Перегретая
платья женские зимние короткие
79
214.6 %
73 090
73 090
airware 92519 %
Перегретая
летние платья женские короткие
98
2500 %
85 086
85 086
airware 86822.5 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
87
214.2 %
74 241
74 241
airware 85334.5 %
Перегретая
платья женские короткие вечерние
80
565.4 %
67 807
67 807
airware 84758.8 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
91
247.8 %
75 097
75 097
airware 82524.2 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
платья женские короткие повседневные
84
171.7 %
66 490
66 490
airware 79154.8 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие больших размеров
50
550 %
38 235
38 235
airware 76470 %
Перегретая
короткие платья женские летние
112
539.5 %
84 934
84 934
airware 75833.9 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные на свадьбу короткие
34
175.9 %
25 408
25 408
airware 74729.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
короткие платья женские нарядное
58
436.7 %
40 631
40 631
airware 70053.4 %
Перегретая
женские платья короткие
149
530.6 %
101 064
101 064
airware 67828.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
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