Спрос на платье женское осенне офисное

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 офисное на осень
49
440 %
136 121
136 121
airware 277798 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье женское офисное длинное осень
42
163.5 %
85 065
85 065
airware 202536 %
Перегретая
платье офисное на осень женское
68
108.1 %
136 121
136 121
airware 200178 %
Перегретая
платье осень женское офисное больших размеров
41
41.1 %
79 621
79 621
airware 194198 %
Перегретая
платье женское осень офисное с длинным
44
294.4 %
85 065
85 065
airware 193330 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее офисное
46
2250 %
85 065
85 065
airware 184924 %
Перегретая
платье миди женское осень офисное
43
172.9 %
79 319
79 319
airware 184463 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
64
263.3 %
115 171
115 171
airware 179955 %
Перегретая
платье офисное деловое женское осень
80
65.9 %
137 674
137 674
airware 172092 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров офисное
48
278.6 %
79 621
79 621
airware 165877 %
Перегретая
платье женское офисное миди осень
52
170.9 %
79 319
79 319
airware 152537 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное 2025
52
170.9 %
72 508
72 508
airware 139438 %
Перегретая
платье женское офисное осень длинное
62
3050 %
85 065
85 065
airware 137202 %
Перегретая
платье деловое женское офисное осень
101
286.7 %
137 674
137 674
airware 136311 %
Перегретая
платье женское офисное деловое весна-осень длинное
64
286.8 %
85 065
85 065
airware 132914 %
Перегретая
платье женское осень офисное больших
49
254.2 %
63 189
63 189
airware 128957 %
Перегретая
платье офисное осень женское
109
10950 %
136 121
136 121
airware 124882 %
Перегретая
платье женское осень офисное короткое
42
100 %
48 354
48 354
airware 115129 %
Перегретая
платье осень женское 2025 офисное
63
211.5 %
72 508
72 508
airware 115092 %
Перегретая
платье женское больших размеров офисное осень
79
740 %
79 621
79 621
airware 100786 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное длинное
92
278.6 %
85 065
85 065
airware 92462 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное 46-48 осень
81
105.8 %
73 664
73 664
airware 90943.2 %
Перегретая
платье офисное женское больших размеров осень
91
353.3 %
79 621
79 621
airware 87495.6 %
Перегретая
платье осеннее офисное женское
159
180.4 %
136 121
136 121
airware 85610.7 %
Перегретая
женское офисное платье осень
161
433.3 %
136 121
136 121
airware 84547.2 %
Перегретая
платье миди женское офисное осень
102
187.2 %
79 319
79 319
airware 77763.7 %
Перегретая
платье а силуэт женское офисное осень
79
177.4 %
58 746
58 746
airware 74362 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное офисное
156
460.5 %
115 171
115 171
airware 73827.6 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров офисное
109
280.3 %
79 621
79 621
airware 73046.8 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное теплое
50
244.1 %
35 702
35 702
airware 71404 %
Перегретая
платье женское офисное деловое осень
194
238.3 %
137 674
137 674
airware 70966 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное трикотажное
56
216.7 %
39 588
39 588
airware 70692.9 %
Перегретая
платье женское офисное осень зима
127
96 %
86 665
86 665
airware 68240.2 %
Перегретая
платье женское офисное деловое весна-осень короткое
74
89.6 %
47 079
47 079
airware 63620.3 %
Перегретая
платье женское офисное осеннее
215
471.6 %
136 121
136 121
airware 63312.1 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее офисное
97
13.5 %
57 952
57 952
airware 59744.3 %
Перегретая
платье женское на осень офисное
233
30.9 %
136 121
136 121
airware 58421 %
Перегретая
платье женское повседневное больших размеров офисное осень
123
17.2 %
69 754
69 754
airware 56710.6 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное короткое
86
359.5 %
48 354
48 354
airware 56225.6 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
209
5175 %
115 171
115 171
airware 55105.7 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное больших размеров
146
29.3 %
79 621
79 621
airware 54534.9 %
Перегретая
платье женское офисное осень короткое
89
143.5 %
48 354
48 354
airware 54330.3 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное миди
148
229.2 %
79 319
79 319
airware 53593.9 %
Перегретая
платье женское осень зима офисное
197
248.5 %
104 461
104 461
airware 53025.9 %
Перегретая
платье женское осень миди офисное
151
240.4 %
79 319
79 319
airware 52529.1 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое офисное
70
633.3 %
35 702
35 702
airware 51002.9 %
Перегретая
платье женское повседневное осень офисное
239
282 %
115 171
115 171
airware 48188.7 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров офисное
174
152.3 %
79 621
79 621
airware 45759.2 %
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