Спрос на платья женские красное

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
красное платья женские
45
500 %
26 634
26 634
airware 59186.7 %
Перегретая
платья женское красное
50
185.1 %
26 631
26 631
airware 53262 %
Перегретая
платья женские красное
88
210 %
26 461
26 461
airware 30069.3 %
Перегретая
платье красное женское
20 688
336.7 %
26 303
26 303
airware 127.14 %
Перегретая
красное платье женское
47 977
351.8 %
26 301
26 301
airware 54.82 %
Высокая
платье женское красное
9 051
314 %
26 298
26 298
airware 290.55 %
Перегретая
женское платье красное
306
280.1 %
26 296
26 296
airware 8593.46 %
Перегретая
женское красное платье
372
294.7 %
26 279
26 279
airware 7064.25 %
Перегретая
красное женское платье
711
335.5 %
26 244
26 244
airware 3691.14 %
Перегретая
платья красное женские
461
295.2 %
26 235
26 235
airware 5690.89 %
Перегретая
платье женское летнее красное
219
7.5 %
18 213
18 213
airware 8316.44 %
Перегретая
платье женское красное летнее
89
267.9 %
17 974
17 974
airware 20195.5 %
Перегретая
летнее красное платье женское
43
129.2 %
17 819
17 819
airware 41439.5 %
Перегретая
красное летнее платье женское
226
452.2 %
17 680
17 680
airware 7823.01 %
Перегретая
платье красное женское летнее
302
5.1 %
17 635
17 635
airware 5839.4 %
Перегретая
красное платье женское зимнее
53
253.8 %
17 625
17 625
airware 33254.7 %
Перегретая
красное платье женское летнее
558
17.1 %
17 601
17 601
airware 3154.3 %
Перегретая
женское платье красное вечернее
43
203.6 %
17 469
17 469
airware 40625.6 %
Перегретая
платье красное летнее женское
82
278 %
17 412
17 412
airware 21234.2 %
Перегретая
платье летнее женское красное
58
164.8 %
17 407
17 407
airware 30012.1 %
Перегретая
платье летнее красное женское
76
99 %
17 379
17 379
airware 22867.1 %
Перегретая
красное платье летнее женское
64
376.7 %
17 361
17 361
airware 27126.6 %
Перегретая
платье женское красное осеннее
42
370 %
15 914
15 914
airware 37890.5 %
Перегретая
красное платье женское осеннее
49
376.7 %
15 909
15 909
airware 32467.3 %
Перегретая
красное осеннее платье женское
59
228.8 %
15 883
15 883
airware 26920.3 %
Перегретая
платья женские красное вечернее
36
188.5 %
15 879
15 879
airware 44108.3 %
Перегретая
платье красное осеннее женское
61
169.6 %
15 862
15 862
airware 26003.3 %
Перегретая
платье осеннее женское красное
67
659.1 %
15 835
15 835
airware 23634.3 %
Перегретая
красное платье осень женское
64
218.4 %
15 835
15 835
airware 24742.2 %
Перегретая
женское платье вечернее красное
59
268.5 %
15 801
15 801
airware 26781.4 %
Перегретая
платье красное женское осеннее
227
212.1 %
15 739
15 739
airware 6933.48 %
Перегретая
платье женское осень красное
335
199.6 %
15 677
15 677
airware 4679.7 %
Перегретая
красное женское платье вечернее
194
198.1 %
15 659
15 659
airware 8071.65 %
Перегретая
платья красное женские вечерние
238
255.2 %
15 645
15 645
airware 6573.53 %
Перегретая
вечернее платье красное женское
245
254.2 %
15 643
15 643
airware 6384.9 %
Перегретая
красное платье женское осень
526
255.5 %
15 635
15 635
airware 2972.43 %
Перегретая
женское красное платье вечернее
115
229.7 %
15 614
15 614
airware 13577.4 %
Перегретая
вечерние платья женские красное
82
201.9 %
15 610
15 610
airware 19036.6 %
Перегретая
платье красное женское вечернее
4 813
272.4 %
15 575
15 575
airware 323.6 %
Перегретая
платье женское вечернее красное
2 564
233.7 %
15 569
15 569
airware 607.22 %
Перегретая
платье женское красное вечернее
2 396
210.6 %
15 568
15 568
airware 649.75 %
Перегретая
красное платье женское вечернее
24 448
246.8 %
15 567
15 567
airware 63.67 %
Высокая
красное вечернее платье женское
2 294
263 %
15 564
15 564
airware 678.47 %
Перегретая
красное платье вечернее женское
428
409.7 %
15 537
15 537
airware 3630.14 %
Перегретая
вечернее платье женское красное
856
256.3 %
15 532
15 532
airware 1814.49 %
Перегретая
платье вечернее красное женское
845
288 %
15 530
15 530
airware 1837.87 %
Перегретая
платье красное вечернее женское
818
245.2 %
15 530
15 530
airware 1898.53 %
Перегретая
платье вечернее женское красное
757
266.9 %
15 526
15 526
airware 2050.99 %
Перегретая
вечернее красное платье женское
541
290.4 %
15 525
15 525
airware 2869.69 %
Перегретая
красное платье женское повседневное
44
208.8 %
15 307
15 307
airware 34788.6 %
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