Спрос на женской платье

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
платье летнее повседневное женское
44
6.9 %
187 224
187 224
airware 425509 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 340
194.1 %
186 451
186 451
airware 13914.2 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
305
288.3 %
186 451
186 451
airware 61131.5 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
95
415.4 %
186 451
186 451
airware 196264 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
147
194.1 %
186 451
186 451
airware 126837 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
163
14.2 %
186 434
186 434
airware 114377 %
Перегретая
летнее платье женское повседневное
102
30.3 %
186 292
186 292
airware 182639 %
Перегретая
повседневное платье женское летнее
82
13.2 %
186 084
186 084
airware 226932 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное
2 489
17.4 %
186 015
186 015
airware 7473.48 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее
800
8.4 %
185 746
185 746
airware 23218.2 %
Перегретая
платье женское 46-48
168
379.4 %
185 736
185 736
airware 110557 %
Перегретая
платье женское 46-48 размер
37
3750 %
185 736
185 736
airware 501989 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное
645
247.2 %
185 703
185 703
airware 28791.2 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
80
2.9 %
185 703
185 703
airware 232129 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
147
332.7 %
185 703
185 703
airware 126329 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
93
372.7 %
185 703
185 703
airware 199681 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
211
15.1 %
185 703
185 703
airware 88010.9 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
88
750 %
185 703
185 703
airware 211026 %
Перегретая
женское платье осень-весна повседневное
39
25.3 %
185 703
185 703
airware 476162 %
Перегретая
платье женское повседневное осень весна
45
42.1 %
185 703
185 703
airware 412673 %
Перегретая
платье весеннее женское повседневное
131
151.5 %
185 548
185 548
airware 141640 %
Перегретая
платье женское повседневное весна
32
40.1 %
185 548
185 548
airware 579838 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
783
545.6 %
185 519
185 519
airware 23693.4 %
Перегретая
повседневное платье женское на осень
38
592.9 %
184 434
184 434
airware 485353 %
Перегретая
повседневное осеннее платье женское
43
176.5 %
184 434
184 434
airware 428916 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
64
278.6 %
184 285
184 285
airware 287945 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
82
159.3 %
184 285
184 285
airware 224738 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
62
360 %
184 285
184 285
airware 297234 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
77
187.5 %
184 285
184 285
airware 239331 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
175 %
184 285
184 285
airware 216806 %
Перегретая
платье женское праздничное с вырезом
164
365.4 %
184 127
184 127
airware 112273 %
Перегретая
платье женское весна-осень нарядное
69
252.9 %
183 928
183 928
airware 266562 %
Перегретая
платье демисезонное женское нарядное
120
322.7 %
183 928
183 928
airware 153273 %
Перегретая
платье женское с подкладом
80
278.6 %
183 712
183 712
airware 229640 %
Перегретая
платье женское летнее вечернее праздничное
190
34.1 %
183 417
183 417
airware 96535.3 %
Перегретая
платье летнее вечернее праздничное женское
100
37.7 %
183 417
183 417
airware 183417 %
Перегретая
платье женское осень 48
51
214.5 %
182 898
182 898
airware 358624 %
Перегретая
платье женское летнее нарядное
6 599
7.7 %
182 591
182 591
airware 2766.95 %
Перегретая
платье весеннее женское праздничное
194
308.7 %
182 548
182 548
airware 94096.9 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное
349
119.4 %
182 319
182 319
airware 52240.4 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом
71
107.8 %
181 784
181 784
airware 256034 %
Перегретая
платье с рукавом женское повседневное
101
891.7 %
181 784
181 784
airware 179984 %
Перегретая
платье женское с рукавами повседневное
70
129.5 %
181 784
181 784
airware 259691 %
Перегретая
платье с рукавами женское повседневное
124
225.6 %
181 735
181 735
airware 146560 %
Перегретая
осеннее праздничное платье женское
67
2283.3 %
181 706
181 706
airware 271203 %
Перегретая
платье праздничное осеннее женское
112
370 %
181 706
181 706
airware 162238 %
Перегретая
платье осеннее женское праздничное
3 302
374.7 %
181 706
181 706
airware 5502.91 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
139
312.3 %
181 706
181 706
airware 130724 %
Перегретая
платье осеннее праздничное женское
458
455.3 %
181 706
181 706
airware 39673.8 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
130
247 %
181 706
181 706
airware 139774 %
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