Спрос на женской платья

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
женские платья больших размеров праздничные
61
246.8 %
123 870
123 870
airware 203066 %
Перегретая
платья праздничное женское больших размеров
92
716.7 %
123 870
123 870
airware 134641 %
Перегретая
платья женские праздничные большие размеры
52
275 %
123 870
123 870
airware 238212 %
Перегретая
женские праздничные платья больших размеров
199
535.4 %
123 870
123 870
airware 62246.2 %
Перегретая
платья женское праздничное больших размеров
68
3350 %
123 870
123 870
airware 182162 %
Перегретая
женские платья праздничные больших размеров
115
472.7 %
123 870
123 870
airware 107713 %
Перегретая
платья женские большие размеры праздничные
65
191.3 %
123 870
123 870
airware 190569 %
Перегретая
праздничные женские платья больших размеров
60
511.5 %
123 870
123 870
airware 206450 %
Перегретая
платья женское больших размеров праздничное
139
171.9 %
123 870
123 870
airware 89115.1 %
Перегретая
платья длинные вечерние женские
82
306.2 %
123 596
123 596
airware 150727 %
Перегретая
женские платья длинные вечерние
42
250 %
123 596
123 596
airware 294276 %
Перегретая
платья вечерние женские длинное
38
181 %
123 596
123 596
airware 325253 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные
628
350.5 %
123 596
123 596
airware 19680.9 %
Перегретая
платья длинные женские вечерние
102
1507.1 %
123 596
123 596
airware 121173 %
Перегретая
платья женские длинные вечерние
105
487.5 %
123 596
123 596
airware 117710 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
133
254.6 %
123 596
123 596
airware 92929.3 %
Перегретая
вечерний платья женские длинный
273
3362.5 %
123 596
123 596
airware 45273.3 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние
452
5700 %
123 596
123 596
airware 27344.2 %
Перегретая
вечернее платья женские длинное
35
234.2 %
123 596
123 596
airware 353131 %
Перегретая
вечерние платья женские длинное
44
259.5 %
123 596
123 596
airware 280900 %
Перегретая
вечерние длинные платья женские
38
231 %
123 596
123 596
airware 325253 %
Перегретая
платья женские вечерние длинное
571
350.5 %
123 596
123 596
airware 21645.5 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные
270
325.5 %
123 596
123 596
airware 45776.3 %
Перегретая
длинные вечерние платья женские
80
8050 %
123 596
123 596
airware 154495 %
Перегретая
платья женские вечерние длинные
74
314.3 %
123 596
123 596
airware 167022 %
Перегретая
платья вечерняя женская длинные
108
1030 %
123 596
123 596
airware 114441 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
104
262.2 %
122 407
122 407
airware 117699 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные длинные
156
537.5 %
121 866
121 866
airware 78119.2 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные длинные
50
407.1 %
121 866
121 866
airware 243732 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные длинные
91
261.6 %
121 866
121 866
airware 133919 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
355
198.5 %
121 709
121 709
airware 34284.2 %
Перегретая
платья женские длинные праздничные
207
580.8 %
121 709
121 709
airware 58796.6 %
Перегретая
платья женские праздничные длинное
33
3350 %
121 709
121 709
airware 368815 %
Перегретая
длинные платья женские праздничные
137
410.5 %
121 709
121 709
airware 88838.7 %
Перегретая
длинные праздничные платья женские
37
566.7 %
121 709
121 709
airware 328943 %
Перегретая
платья женские праздничные длинные
757
278.7 %
121 709
121 709
airware 16077.8 %
Перегретая
платья длинное нарядное женское
56
225 %
120 890
120 890
airware 215875 %
Перегретая
платья длинные женские нарядные
48
850 %
120 890
120 890
airware 251854 %
Перегретая
женские платья нарядные длинные
58
326.2 %
120 890
120 890
airware 208431 %
Перегретая
женские платья длинные нарядные
47
833.3 %
120 890
120 890
airware 257213 %
Перегретая
платья длинные нарядные женские
35
283.3 %
120 890
120 890
airware 345400 %
Перегретая
платья женские нарядные длинные
170
509.5 %
120 890
120 890
airware 71111.8 %
Перегретая
длинные нарядные платья женские
97
292.5 %
120 890
120 890
airware 124629 %
Перегретая
платья летние женские легкие нарядные
71
7.7 %
120 508
120 508
airware 169730 %
Перегретая
летние платья женские легкие нарядные
100
2450 %
120 508
120 508
airware 120508 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные
341
219.7 %
120 175
120 175
airware 35241.9 %
Перегретая
платья женские осень миди
50
0.5 %
120 107
120 107
airware 240214 %
Перегретая
платья женские миди осень
53
239.3 %
120 107
120 107
airware 226617 %
Перегретая
платья миди женские осень
95
445.8 %
120 107
120 107
airware 126428 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
132
244.1 %
117 575
117 575
airware 89072 %
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