Спрос на платья повседневное женское

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
повседневная платье женское
53
612.5 %
225 574
225 574
airware 425611 %
Перегретая
повседневное платье женское
4 233
7105 %
225 574
225 574
airware 5328.94 %
Перегретая
платья повседневное женское
39
328.6 %
225 574
225 574
airware 578395 %
Перегретая
женское повседневное платье
149
697.8 %
225 574
225 574
airware 151392 %
Перегретая
платье повседневная женское
89
1730 %
225 574
225 574
airware 253454 %
Перегретая
повседневное женское платье
145
308.9 %
225 574
225 574
airware 155568 %
Перегретая
платье повседневное женское
15 127
898.4 %
225 574
225 574
airware 1491.2 %
Перегретая
платье женское повседневная
68
503.3 %
225 574
225 574
airware 331726 %
Перегретая
повседневной платье женское
43
1383.3 %
225 574
225 574
airware 524591 %
Перегретая
платья на повседневную женское
129
910 %
225 574
225 574
airware 174864 %
Перегретая
женское платье повседневное
256
247.7 %
225 574
225 574
airware 88114.8 %
Перегретая
платье на повседневное женское
425
994.4 %
225 574
225 574
airware 53076.2 %
Перегретая
платье женское повседневное
37 949
587.2 %
225 574
225 574
airware 594.41 %
Перегретая
платье женское повседневное весна
34
16.7 %
190 667
190 667
airware 560785 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное
518
116.6 %
190 584
190 584
airware 36792.3 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
43
23.8 %
190 584
190 584
airware 443219 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
143
543.1 %
190 584
190 584
airware 133276 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
39
10.2 %
190 584
190 584
airware 488677 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
98
20.7 %
190 584
190 584
airware 194473 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
83
972.2 %
190 584
190 584
airware 229619 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное
252
55.9 %
190 584
190 584
airware 75628.6 %
Перегретая
летнее платье женское повседневное
73
36.9 %
187 618
187 618
airware 257011 %
Перегретая
повседневное платье женское летнее
72
42.3 %
187 611
187 611
airware 260571 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное
2 345
115.8 %
187 607
187 607
airware 8000.3 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее
675
9.3 %
187 460
187 460
airware 27771.8 %
Перегретая
платье летнее повседневное женское
40
12.5 %
187 085
187 085
airware 467712 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
156
72.8 %
186 417
186 417
airware 119498 %
Перегретая
платье с рукавом женское повседневное
87
675 %
183 071
183 071
airware 210426 %
Перегретая
платье с рукавами женское повседневное
82
57.9 %
183 071
183 071
airware 223257 %
Перегретая
платье женское с рукавами повседневное
64
156.5 %
183 071
183 071
airware 286048 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное
9 281
56.8 %
164 522
164 522
airware 1772.68 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 271
68.5 %
164 522
164 522
airware 12944.3 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
47
420 %
164 522
164 522
airware 350047 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное
1 654
48 %
164 522
164 522
airware 9946.92 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
116
1338.9 %
164 522
164 522
airware 141829 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
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