Спрос на праздничное платья женские

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 женские праздничные нарядные стильные
449
216.9 %
205 808
205 808
airware 45837 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные
779
4377.8 %
203 050
203 050
airware 26065.5 %
Перегретая
платья женские нарядные праздничные
501
676.2 %
203 050
203 050
airware 40528.9 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные
1 552
235.4 %
203 050
203 050
airware 13083.1 %
Перегретая
женские платья праздничные нарядные
369
1992.1 %
203 050
203 050
airware 55027.1 %
Перегретая
нарядные платья женские праздничные
145
245.9 %
199 784
199 784
airware 137782 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные
2 023
619.9 %
199 314
199 314
airware 9852.4 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные праздничные
51
60.9 %
199 217
199 217
airware 390622 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные
175
274.4 %
197 639
197 639
airware 112937 %
Перегретая
платья летние женские праздничные
492
9.4 %
191 441
191 441
airware 38910.8 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные вечерние
320
236 %
191 172
191 172
airware 59741.2 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние нарядные
658
246.4 %
191 172
191 172
airware 29053.5 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
71
234 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные летние
37
320 %
147 368
147 368
airware 398292 %
Перегретая
платье женские праздничные
91
289.5 %
137 524
137 524
airware 151125 %
Перегретая
праздничные платья женские
185
461.1 %
137 524
137 524
airware 74337.3 %
Перегретая
праздничные женские платья
153
855.3 %
137 524
137 524
airware 89885 %
Перегретая
платье женские праздничное
146
808.8 %
137 524
137 524
airware 94194.5 %
Перегретая
женские платья праздничные
674
171.7 %
134 095
134 095
airware 19895.4 %
Перегретая
женские праздничные платья
544
420.1 %
134 095
134 095
airware 24649.8 %
Перегретая
платья праздничные женские
2 550
515.3 %
134 095
134 095
airware 5258.63 %
Перегретая
платья женские праздничные
62 190
503.1 %
134 095
134 095
airware 215.62 %
Перегретая
женские платье праздничные
372
503.7 %
134 095
134 095
airware 36047 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
163
402.8 %
133 283
133 283
airware 81768.7 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
238
2430 %
133 283
133 283
airware 56001.3 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
245
197.5 %
133 283
133 283
airware 54401.2 %
Перегретая
женские праздничные платья вечерние
102
276.7 %
133 283
133 283
airware 130670 %
Перегретая
праздничное платья женские
53
210.6 %
131 602
131 602
airware 248306 %
Перегретая
платье праздничные женские
86
831.8 %
131 602
131 602
airware 153026 %
Перегретая
праздничные платье женские
75
216.7 %
131 602
131 602
airware 175469 %
Перегретая
платья женские праздничное
62
217.6 %
131 602
131 602
airware 212261 %
Перегретая
праздничный платья женские
87
1016.7 %
131 602
131 602
airware 151267 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные
1 940
376.6 %
130 214
130 214
airware 6712.06 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
375
239.4 %
130 214
130 214
airware 34723.7 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные
12 508
423.5 %
130 214
130 214
airware 1041.05 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные
1 374
304 %
130 214
130 214
airware 9477 %
Перегретая
платья праздничные женские вечерние
439
259 %
130 214
130 214
airware 29661.5 %
Перегретая
платья женские вечернее праздничное
42
260 %
127 471
127 471
airware 303502 %
Перегретая
вечерние праздничные платья женские
38
710 %
127 471
127 471
airware 335450 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние
2 522
281.8 %
127 471
127 471
airware 5054.36 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные
111
1437.5 %
125 887
125 887
airware 113412 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров
3 710
380.4 %
124 451
124 451
airware 3354.47 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные
1 619
803 %
124 451
124 451
airware 7686.91 %
Перегретая
платья праздничные женские больших размеров
1 089
419.2 %
123 990
123 990
airware 11385.7 %
Перегретая
женские платья больших размеров праздничные
44
343.3 %
123 990
123 990
airware 281795 %
Перегретая
платья женские праздничные большие размеры
46
278.6 %
123 990
123 990
airware 269543 %
Перегретая
платье женские больших размеров праздничные
48
735.7 %
123 580
123 580
airware 257458 %
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