Спрос на платье повседневной женское 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
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
1 085
28.5 %
189 662
189 662
airware 17480.4 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
114
1678.6 %
189 662
189 662
airware 166370 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
275
437.3 %
189 662
189 662
airware 68968 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
173
204.5 %
189 662
189 662
airware 109631 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
22 048
466.2 %
189 662
189 662
airware 860.22 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
88
177.5 %
189 662
189 662
airware 215525 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 814
113.7 %
189 662
189 662
airware 10455.5 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
436
263.7 %
189 662
189 662
airware 43500.5 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
20 138
839.7 %
189 662
189 662
airware 941.81 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
6 035
105.2 %
189 662
189 662
airware 3142.7 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
66
10 %
184 556
184 556
airware 279630 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
65
66.1 %
184 556
184 556
airware 283932 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
87
4300 %
184 556
184 556
airware 212133 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень весна
39
41.5 %
184 556
184 556
airware 473220 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
64
232.9 %
161 561
161 561
airware 252439 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
368.2 %
161 561
161 561
airware 351220 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
84
168.3 %
161 561
161 561
airware 192335 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
10 034
532.2 %
161 561
161 561
airware 1610.14 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
83
209.6 %
161 561
161 561
airware 194652 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
63
171.2 %
161 561
161 561
airware 256446 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
131
5.7 %
131 765
131 765
airware 100584 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
56
257.4 %
115 171
115 171
airware 205662 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень
1 728
3438.2 %
114 498
114 498
airware 6626.04 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
181
482.4 %
114 498
114 498
airware 63258.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное офисное
401
252.5 %
114 498
114 498
airware 28553.1 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
115
193.8 %
114 498
114 498
airware 99563.5 %
Перегретая
платье женское повседневное осень офисное
197
241.3 %
114 498
114 498
airware 58120.8 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
332
445.2 %
114 498
114 498
airware 34487.4 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
64
158.5 %
99 217
99 217
airware 155027 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
76
295.2 %
99 217
99 217
airware 130549 %
Перегретая
платье длинное женское повседневное осень
35
368.2 %
99 063
99 063
airware 283037 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное длинное
125
118.9 %
97 827
97 827
airware 78261.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
платье женское осень повседневное длинное
640
926.7 %
97 827
97 827
airware 15285.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
платье женское осень повседневное с длинным
100
1200 %
97 827
97 827
airware 97827 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное осень
428
1895.5 %
97 827
97 827
airware 22856.8 %
Перегретая
платье женское повседневное осень длинное
157
39.7 %
97 827
97 827
airware 62310.2 %
Перегретая
платье женское повседневное больших размеров осень-весна
2 774
1069.9 %
97 169
97 169
airware 3502.85 %
Перегретая
платье женское осень повседневное миди
575
3244.4 %
97 095
97 095
airware 16886.1 %
Перегретая
платье повседневное женское осень миди
161
620.8 %
97 095
97 095
airware 60307.5 %
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