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
повседневные платья женские осень
173
204.5 %
189 662
189 662
airware 109631 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
64
232.9 %
161 561
161 561
airware 252439 %
Перегретая
повседневное платье женское осень короткое
67
150 %
63 188
63 188
airware 94310.5 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
64
158.5 %
99 217
99 217
airware 155027 %
Перегретая
повседневное платье женское осень больших размеров
242
174.1 %
70 019
70 019
airware 28933.5 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
65
6450 %
68 144
68 144
airware 104837 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
66
22.5 %
68 186
68 186
airware 103312 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
88
177.5 %
189 662
189 662
airware 215525 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
56
257.4 %
115 171
115 171
airware 205662 %
Перегретая
платье повседневное женское осень трикотаж
171
850 %
62 152
62 152
airware 36346.2 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
63
211.5 %
39 859
39 859
airware 63268.3 %
Перегретая
платье повседневное женское осень оверсайз
47
217.9 %
35 332
35 332
airware 75174.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень миди
161
620.8 %
97 095
97 095
airware 60307.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень короткое
167
256.2 %
62 845
62 845
airware 37631.7 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
76
295.2 %
99 217
99 217
airware 130549 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
303
433.5 %
65 839
65 839
airware 21729 %
Перегретая
платье повседневное женское осень 2025
136
204.5 %
88 363
88 363
airware 64972.8 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
10 034
532.2 %
161 561
161 561
airware 1610.14 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров осень
105
412.1 %
69 657
69 657
airware 66340 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
332
445.2 %
114 498
114 498
airware 34487.4 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
84
168.3 %
161 561
161 561
airware 192335 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
84
177.3 %
39 859
39 859
airware 47451.2 %
Перегретая
платье осень женское повседневное миди
47
138 %
92 816
92 816
airware 197481 %
Перегретая
платье осень женское повседневное больших размеров
106
82.5 %
69 745
69 745
airware 65797.2 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 814
113.7 %
189 662
189 662
airware 10455.5 %
Перегретая
платье осень женское 2025 повседневное
139
529.3 %
88 363
88 363
airware 63570.5 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
275
437.3 %
189 662
189 662
airware 68968 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
63
171.2 %
161 561
161 561
airware 256446 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное трикотажное
96
55.5 %
62 152
62 152
airware 64741.7 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
161
209.7 %
42 148
42 148
airware 26178.9 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
115
193.8 %
114 498
114 498
airware 99563.5 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное короткое
102
162.5 %
62 845
62 845
airware 61612.7 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное длинное
125
118.9 %
97 827
97 827
airware 78261.6 %
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