Спрос на повседневной платье 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
повседневное платье женское
4 137
11231.1 %
222 730
222 730
airware 5383.85 %
Перегретая
женское повседневное платье
139
13850 %
222 730
222 730
airware 160237 %
Перегретая
платье повседневная женское
97
742.9 %
222 730
222 730
airware 229619 %
Перегретая
повседневное женское платье
124
360 %
222 730
222 730
airware 179621 %
Перегретая
платье повседневное женское
14 429
1434.7 %
222 730
222 730
airware 1543.63 %
Перегретая
платья на повседневную женское
108
2750 %
222 730
222 730
airware 206231 %
Перегретая
женское платье повседневное
271
280.5 %
222 730
222 730
airware 82188.2 %
Перегретая
платье на повседневное женское
398
3011.5 %
222 730
222 730
airware 55962.3 %
Перегретая
платье женское повседневное
38 708
505.4 %
222 730
222 730
airware 575.41 %
Перегретая
повседневная платье женское
65
2216.7 %
220 769
220 769
airware 339645 %
Перегретая
платье женское повседневная
70
438.9 %
220 769
220 769
airware 315384 %
Перегретая
повседневной платье женское
52
375 %
220 769
220 769
airware 424556 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное
12 145
225 %
189 662
189 662
airware 1561.65 %
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 женское осеннее повседневное
1 471
54.2 %
189 662
189 662
airware 12893.4 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
109
361.4 %
189 662
189 662
airware 174002 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
275
437.3 %
189 662
189 662
airware 68968 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
22 048
466.2 %
189 662
189 662
airware 860.22 %
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
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
133
1950 %
189 662
189 662
airware 142603 %
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
платье летнее повседневное женское
43
0 %
187 017
187 017
airware 434923 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное
2 379
36.8 %
186 805
186 805
airware 7852.25 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее
767
0.6 %
186 478
186 478
airware 24312.7 %
Перегретая
платье женское повседневное весна
37
26.3 %
185 617
185 617
airware 501668 %
Перегретая
летнее платье женское повседневное
92
45.8 %
185 524
185 524
airware 201657 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
154
4.6 %
185 361
185 361
airware 120364 %
Перегретая
повседневное платье женское летнее
80
3.3 %
185 136
185 136
airware 231420 %
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
платье женское повседневное осень весна
39
41.5 %
184 556
184 556
airware 473220 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное
614
214.7 %
183 675
183 675
airware 29914.5 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное
316
108 %
183 675
183 675
airware 58125 %
Перегретая
платье весеннее женское повседневное
104
54 %
183 074
183 074
airware 176033 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
145
323.6 %
182 862
182 862
airware 126112 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
159
10.5 %
182 862
182 862
airware 115008 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом
60
70 %
181 735
181 735
airware 302892 %
Перегретая
платье с рукавом женское повседневное
96
3250 %
181 735
181 735
airware 189307 %
Перегретая
платье с рукавами женское повседневное
95
58 %
181 735
181 735
airware 191300 %
Перегретая
платье женское с рукавами повседневное
70
155.9 %
181 735
181 735
airware 259621 %
Перегретая
платье с карманами женское повседневное
75
999999 %
161 665
161 665
airware 215553 %
Перегретая
платье женское повседневное с карманами
42
4150 %
161 637
161 637
airware 384850 %
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