Спрос на женский платья

Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
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 летние женские легкие короткие
61
57 %
54 853
54 853
airware 89923 %
Перегретая
платья трикотажные женские летние больших размеров
52
24.9 %
46 735
46 735
airware 89875 %
Перегретая
красивые платья женские на праздник
50
258.3 %
44 917
44 917
airware 89834 %
Перегретая
черный платья женский вечерний
74
214.4 %
66 422
66 422
airware 89759.5 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
164
16450 %
146 591
146 591
airware 89384.8 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные длинные
132
650 %
117 865
117 865
airware 89291.7 %
Перегретая
зимние теплые платья женские
45
159.8 %
39 974
39 974
airware 88831.1 %
Перегретая
классические платья женские вечерние
70
234.2 %
61 983
61 983
airware 88547.1 %
Перегретая
платья трикотажное женское
103
289.5 %
91 171
91 171
airware 88515.5 %
Перегретая
платья для работы женское
52
238.9 %
45 913
45 913
airware 88294.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские на лето больших размеров
53
27.6 %
46 735
46 735
airware 88179.2 %
Перегретая
платья модные 2025 женские
58
202.6 %
51 047
51 047
airware 88012.1 %
Перегретая
длинные платья женские праздничные
137
430.6 %
120 386
120 386
airware 87873 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
72
154.3 %
63 242
63 242
airware 87836.1 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные длинные
84
4150 %
73 662
73 662
airware 87692.9 %
Перегретая
платья женское нарядное
128
274.6 %
111 948
111 948
airware 87459.4 %
Перегретая
платья женское осеннее
359
768 %
313 531
313 531
airware 87334.5 %
Перегретая
женские платья короткие
118
933.3 %
102 916
102 916
airware 87217 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
229
1155.3 %
199 409
199 409
airware 87078.2 %
Перегретая
женские красивые платья на торжество
50
999999 %
43 486
43 486
airware 86972 %
Перегретая
платья женские черное
116
554.3 %
100 831
100 831
airware 86923.3 %
Перегретая
ремень кожаный женский для платья
72
268.2 %
62 536
62 536
airware 86855.5 %
Перегретая
платья для осени женские
362
84.1 %
313 531
313 531
airware 86610.8 %
Перегретая
платья с длинными рукавами женские
172
2507.1 %
148 506
148 506
airware 86340.7 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
153
278.4 %
132 021
132 021
airware 86288.2 %
Перегретая
кожные платья женские
42
240.9 %
36 094
36 094
airware 85938.1 %
Перегретая
платья женские свободные модные
55
239.7 %
47 260
47 260
airware 85927.3 %
Перегретая
летние платья женские короткие
98
840.9 %
84 009
84 009
airware 85723.5 %
Перегретая
платья женские осень больших
151
196.6 %
128 480
128 480
airware 85086.1 %
Перегретая
платья женские черные вечерние
78
206 %
66 291
66 291
airware 84988.5 %
Перегретая
домашние женские платья хлопок
41
214 %
34 723
34 723
airware 84690.2 %
Перегретая
черное платья женские
119
202.6 %
100 730
100 730
airware 84647 %
Перегретая
яркие платья женские летние
53
139.3 %
44 775
44 775
airware 84481.1 %
Перегретая
платья женские короткие повседневные
77
160 %
64 961
64 961
airware 84364.9 %
Перегретая
женские платья осенние
374
2018.4 %
313 531
313 531
airware 83831.8 %
Перегретая
платья а силуэт женские
103
2110 %
85 441
85 441
airware 82952.4 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные 52-54
80
397.8 %
66 102
66 102
airware 82627.5 %
Перегретая
платья хб женские летние
74
167.6 %
61 103
61 103
airware 82571.6 %
Перегретая
платья женское осень
381
1515.4 %
313 531
313 531
airware 82291.6 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские нарядные
126
790 %
103 678
103 678
airware 82284.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
77
152.7 %
63 242
63 242
airware 82132.5 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
229
2.8 %
187 388
187 388
airware 81828.8 %
Перегретая
черная платья женская длинная
51
84.2 %
41 716
41 716
airware 81796.1 %
Перегретая
летние платья женские длинные
181
267.5 %
147 948
147 948
airware 81739.2 %
Перегретая
классические платья женские большие. размеры
57
385.3 %
46 589
46 589
airware 81735.1 %
Перегретая
платья женские длинные больших размеров
43
45.6 %
35 140
35 140
airware 81720.9 %
Перегретая
женский ремешок для платья
97
1027.8 %
78 771
78 771
airware 81207.2 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров нарядные
114
457.1 %
92 571
92 571
airware 81202.6 %
Перегретая
хлопковые платья женские летние
110
283.3 %
89 289
89 289
airware 81171.8 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
161
352.5 %
130 214
130 214
airware 80878.3 %
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