Спрос на вечерние плать

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
женские платья вечерние праздничные больших размеров
74
296.7 %
55 182
55 182
airware 74570.3 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
379
315 %
132 786
132 786
airware 35035.9 %
Перегретая
женские платья вечерние короткие
155
246.2 %
67 117
67 117
airware 43301.3 %
Перегретая
женские платья вечерние для свадьбы
199
293.1 %
14 535
14 535
airware 7304.02 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные нарядные
55
416.7 %
73 151
73 151
airware 133002 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
133
254.6 %
123 596
123 596
airware 92929.3 %
Перегретая
женские платья вечерние больших размеров
121
245.2 %
90 270
90 270
airware 74603.3 %
Перегретая
женские платья вечерние
2 174
296.5 %
218 593
218 593
airware 10054.9 %
Перегретая
женские платье вечерние
50
211.3 %
218 593
218 593
airware 437186 %
Перегретая
женские платье вечернее
84
312.5 %
218 593
218 593
airware 260230 %
Перегретая
женские короткие платья вечерние
38
592.9 %
67 543
67 543
airware 177745 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные для женщин
48
750 %
132 786
132 786
airware 276638 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
228
144.9 %
132 786
132 786
airware 58239.5 %
Перегретая
женские вечерние платья нарядные
64
1330 %
187 830
187 830
airware 293484 %
Перегретая
женские вечерние платья на свадьбу
248
654.9 %
65 535
65 535
airware 26425.4 %
Перегретая
женские вечерние платья красивые
60
180.8 %
62 235
62 235
airware 103725 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров 54-56
56
380.8 %
46 999
46 999
airware 83926.8 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров
369
803.1 %
91 214
91 214
airware 24719.2 %
Перегретая
женские вечерние платья
1 555
732 %
218 593
218 593
airware 14057.4 %
Перегретая
женские вечернее платье
38
1316.7 %
218 593
218 593
airware 575245 %
Перегретая
женская платья вечерняя
214
598.7 %
218 593
218 593
airware 102146 %
Перегретая
женская платье нарядное вечерние
130
634.2 %
187 830
187 830
airware 144485 %
Перегретая
женская платье вечернее длинное
119
11950 %
123 596
123 596
airware 103862 %
Перегретая
женская платье вечернее больших размеров
251
647.6 %
91 055
91 055
airware 36276.9 %
Перегретая
женская платье вечернее
1 105
681.4 %
218 593
218 593
airware 19782.2 %
Перегретая
женская одежда платья вечерние
61
1170 %
219 665
219 665
airware 360107 %
Перегретая
женская одежда платье вечернее
46
174.3 %
219 665
219 665
airware 477533 %
Перегретая
женская вечернее платье больших размеров
34
390 %
89 571
89 571
airware 263444 %
Перегретая
женская вечернее платье
258
5110 %
218 593
218 593
airware 84726 %
Перегретая
жемчужное платье вечернее
79
214.6 %
744
744
airware 941.77 %
Перегретая
желтые платья женские вечерние
45
800 %
5 500
5 500
airware 12222.2 %
Перегретая
желтое платье женское вечернее длинное
50
327.8 %
925
925
airware 1850 %
Перегретая
желтое платье женское вечернее
576
619.8 %
5 477
5 477
airware 950.87 %
Перегретая
желтое платье вечернее
181
381 %
15 543
15 543
airware 8587.29 %
Перегретая
желтое вечернее платье женское
121
534 %
5 456
5 456
airware 4509.09 %
Перегретая
желтое вечернее платье
153
178.4 %
15 543
15 543
airware 10158.8 %
Перегретая
жаккардовое платье женское вечернее
171
266.5 %
797
797
airware 466.08 %
Перегретая
жакет на платье вечернее
150
1616.7 %
710
710
airware 473.33 %
Перегретая
ева давидова платье вечернее
61
408.8 %
266
266
airware 436.07 %
Перегретая
дорогое вечернее платье женское
415
465 %
221 714
221 714
airware 53425.1 %
Перегретая
дорогое вечернее платье больших размеров
54
1750 %
102 183
102 183
airware 189228 %
Перегретая
дорогое вечернее платье
66
6650 %
284 876
284 876
airware 431630 %
Перегретая
дорогие платья женские вечерние больших размеров
162
598 %
95 607
95 607
airware 59016.7 %
Перегретая
дорогие платья женские вечерние
816
713.4 %
221 714
221 714
airware 27170.8 %
Перегретая
дорогие женские платья вечерние
47
173.7 %
221 714
221 714
airware 471732 %
Перегретая
дорогие вечерние платья больших размеров
59
318.2 %
102 183
102 183
airware 173192 %
Перегретая
дорогие вечерние платья
66
115 %
284 876
284 876
airware 431630 %
Перегретая
дорогие вечерние женские платья
73
658.3 %
221 714
221 714
airware 303718 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние больших размеров
72
603.8 %
20 693
20 693
airware 28740.3 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние
452
5700 %
123 596
123 596
airware 27344.2 %
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