Спрос на женские платье осень

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 на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
платье женское на осень короткое
54
130 %
74 885
74 885
airware 138676 %
Перегретая
платье женское короткое на осень
54
625 %
74 882
74 882
airware 138670 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
короткое платье на осень женское
50
242.3 %
74 800
74 800
airware 149600 %
Перегретая
платье короткое на осень женское
44
201.7 %
74 764
74 764
airware 169918 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
платье на осень короткое женское
35
244.4 %
74 642
74 642
airware 213263 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень зима
201
2462.5 %
74 608
74 608
airware 37118.4 %
Перегретая
платье трикотаж женское осень-зима
148
2910 %
74 608
74 608
airware 50410.8 %
Перегретая
платье женское зима-осень короткое
55
160 %
73 747
73 747
airware 134085 %
Перегретая
платье женское осень зима короткое
56
30 %
73 747
73 747
airware 131691 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное 46-48 осень
81
105.8 %
73 664
73 664
airware 90943.2 %
Перегретая
красивое платье женское осень
113
255.5 %
73 493
73 493
airware 65038.1 %
Перегретая
красивое женское платье на осень
84
228.7 %
73 493
73 493
airware 87491.7 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
красивое платье на осень женское
103
393.3 %
73 493
73 493
airware 71352.4 %
Перегретая
красивое платье женское на осень
45
214.7 %
73 493
73 493
airware 163318 %
Перегретая
платье женское осень красивое
210
388.7 %
73 493
73 493
airware 34996.7 %
Перегретая
платье красивое женское осень
176
185.4 %
73 493
73 493
airware 41757.4 %
Перегретая
платье миди женское осень больших размеров
66
203.5 %
73 056
73 056
airware 110691 %
Перегретая
платье женское осень миди больших размеров
144
0.9 %
73 056
73 056
airware 50733.3 %
Перегретая
платье женское офисное осень 2025
714
545.8 %
72 508
72 508
airware 10155.2 %
Перегретая
платье осень женское 2025 офисное
63
211.5 %
72 508
72 508
airware 115092 %
Перегретая
платье женское осень 2025 офисное
681
465.9 %
72 508
72 508
airware 10647.3 %
Перегретая
платье женское осень офисное 2025
806
390.1 %
72 508
72 508
airware 8996.03 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень длинное
268
200.6 %
72 248
72 248
airware 26958.2 %
Перегретая
платье женское осень длинное больших размеров
424
833.3 %
72 248
72 248
airware 17039.6 %
Перегретая
платье женское длинное больших размеров на осень
248
64.3 %
72 248
72 248
airware 29132.3 %
Перегретая
платье длинное женское больших размеров осень
40
383.3 %
72 248
72 248
airware 180620 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
длинное платье женское осень больших размеров
102
560 %
72 248
72 248
airware 70831.4 %
Перегретая
платье длинное женское осень больших размеров
195
311.1 %
72 248
72 248
airware 37050.3 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров длинное
650
794.2 %
72 248
72 248
airware 11115.1 %
Перегретая
платье осень 2025 женское больших размеров
75
6.8 %
71 256
71 256
airware 95008 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
платье женское осень 2025 больших размеров
884
1002.4 %
71 256
71 256
airware 8060.63 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
320
2183.3 %
71 256
71 256
airware 22267.5 %
Перегретая
платье базовое женское осень
655
492.6 %
69 927
69 927
airware 10675.9 %
Перегретая
платье женское базовое осень
71
189.2 %
69 927
69 927
airware 98488.7 %
Перегретая
платье женское повседневное больших размеров офисное осень
123
17.2 %
69 754
69 754
airware 56710.6 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное больших размеров осень
163
16250 %
69 754
69 754
airware 42793.9 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень больших размеров
340
233.8 %
69 754
69 754
airware 20515.9 %
Перегретая
платье женское осень классика
207
6850 %
69 113
69 113
airware 33387.9 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров праздничное
52
421.4 %
68 432
68 432
airware 131600 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень праздничное
110
162.2 %
68 432
68 432
airware 62210.9 %
Перегретая
платье женское праздничное осень больших размеров
206
281.5 %
68 432
68 432
airware 33219.4 %
Перегретая
платье женское больших размеров праздничное осень
62
169.2 %
68 432
68 432
airware 110374 %
Перегретая
платье женское праздничное больших размеров осень
59
486.4 %
68 432
68 432
airware 115986 %
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