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
платье женское осень праздничное больших размеров
161
1391.7 %
68 432
68 432
airware 42504.4 %
Перегретая
платье женское классика осень
38
321.4 %
68 174
68 174
airware 179405 %
Перегретая
платье классическое женское осень
68
3450 %
68 174
68 174
airware 100256 %
Перегретая
платье женское осень на свадьбу
285
558.9 %
67 329
67 329
airware 23624.2 %
Перегретая
платье на свадьбу женское осень
71
201.1 %
67 329
67 329
airware 94829.6 %
Перегретая
платье женское осень 2025 миди
90
186.8 %
67 108
67 108
airware 74564.4 %
Перегретая
платье женское осень миди 2025
130
180 %
67 108
67 108
airware 51621.5 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров повседневное
3 647
378.1 %
66 412
66 412
airware 1821 %
Перегретая
платье женское осень повседневное больших размеров
1 965
1123.8 %
66 405
66 405
airware 3379.39 %
Перегретая
платье женское осень короткое праздничное
587
182.8 %
66 397
66 397
airware 11311.2 %
Перегретая
платье женское осень праздничное короткое
36
170 %
66 397
66 397
airware 184436 %
Перегретая
платье женское повседневное осень больших размеров
915
95.5 %
66 371
66 371
airware 7253.66 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
повседневное платье женское осень больших размеров
298
202 %
66 263
66 263
airware 22235.9 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
281
3964.3 %
66 247
66 247
airware 23575.4 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень больших размеров
63
323.9 %
66 179
66 179
airware 105046 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
платье женское больших размеров повседневное осень
208
204.1 %
66 106
66 106
airware 31781.7 %
Перегретая
платье женское повседневное осень прямое
631
30.4 %
66 019
66 019
airware 10462.6 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень повседневное
175
152.9 %
66 011
66 011
airware 37720.6 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное больших размеров
158
14.5 %
65 948
65 948
airware 41739.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платье женское вечернее на свадьбу осень
75
376.1 %
65 803
65 803
airware 87737.3 %
Перегретая
платье на свадьбу вечернее женское осень
87
291.7 %
65 803
65 803
airware 75635.6 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров осень
128
287 %
65 612
65 612
airware 51259.4 %
Перегретая
платье женское праздничное длинное с рукавами осень
423
254.3 %
65 481
65 481
airware 15480.1 %
Перегретая
платье женское праздничное на свадьбу осень
182
171.3 %
65 409
65 409
airware 35939 %
Перегретая
платье осень женское повседневное больших размеров
79
31.4 %
65 354
65 354
airware 82726.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
49
2500 %
65 262
65 262
airware 133188 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
66
1050 %
65 227
65 227
airware 98828.8 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное больших размеров
63
7.1 %
65 198
65 198
airware 103489 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
платье женское вечернее осень короткое
46
468.2 %
65 027
65 027
airware 141363 %
Перегретая
платье женское осень короткое вечернее
32
340.9 %
65 027
65 027
airware 203209 %
Перегретая
платье женское деловое стильное осень
47
2300 %
64 490
64 490
airware 137213 %
Перегретая
платье нарядное женское на свадьбу осень
111
255.6 %
63 420
63 420
airware 57135.1 %
Перегретая
повседневное платье женское осень короткое
90
154.7 %
63 360
63 360
airware 70400 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное короткое
79
61.3 %
63 360
63 360
airware 80202.5 %
Перегретая
платье женское повседневное короткое осень
468
7750 %
63 360
63 360
airware 13538.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень короткое
162
526.5 %
63 360
63 360
airware 39111.1 %
Перегретая
платье женское осень повседневное короткое
460
439.4 %
63 360
63 360
airware 13773.9 %
Перегретая
платье женское осень короткое повседневное
498
189.5 %
63 360
63 360
airware 12722.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платье женское повседневное осень короткое
236
155.2 %
63 360
63 360
airware 26847.5 %
Перегретая
мини платье женское осень
270
8950 %
63 261
63 261
airware 23430 %
Перегретая
платье на осень женское мини
52
1350 %
63 261
63 261
airware 121656 %
Перегретая
платье женское осень офисное больших
49
254.2 %
63 189
63 189
airware 128957 %
Перегретая
платье женское свободное осень длинное
43
166.2 %
62 850
62 850
airware 146163 %
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