Спрос на женской 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 женские праздничные больших размеров 58-60
269
272.3 %
9 651
9 651
airware 3587.73 %
Перегретая
дубайский платья женские
269
706.1 %
436
436
airware 162.08 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
268
151.9 %
27 389
27 389
airware 10219.8 %
Перегретая
женский платья нарядный
268
2486.4 %
108 702
108 702
airware 40560.4 %
Перегретая
китайские платья женские
268
974.1 %
66 857
66 857
airware 24946.6 %
Перегретая
платья костюмы женские нарядные
267
180.2 %
4 156
4 156
airware 1556.55 %
Перегретая
платья футляр женские вечерние
266
168.8 %
20 888
20 888
airware 7852.63 %
Перегретая
длинная платья женская
266
1035.2 %
214 596
214 596
airware 80675.2 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
266
222.7 %
63 775
63 775
airware 23975.6 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
265
963.8 %
132 786
132 786
airware 50107.9 %
Перегретая
платья праздничные женские на свадьбу
264
95.1 %
15 117
15 117
airware 5726.14 %
Перегретая
платья женские больших
264
521.4 %
138 226
138 226
airware 52358.3 %
Перегретая
платья турецкие женские нарядные
263
555.8 %
5 107
5 107
airware 1941.82 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные молодежное
263
180.8 %
5 365
5 365
airware 2039.92 %
Перегретая
женские летние платья больших размеров
263
315.3 %
127 740
127 740
airware 48570.3 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
кружевные платья женские нарядные
262
619.6 %
7 865
7 865
airware 3001.91 %
Перегретая
платья зима-осень женская
262
429.7 %
266 372
266 372
airware 101669 %
Перегретая
платья футболка женская
262
241.1 %
14 258
14 258
airware 5441.98 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платья бохо женские больших размеров
261
173.7 %
6 409
6 409
airware 2455.56 %
Перегретая
платья короткие женские вечерние
260
205.7 %
67 357
67 357
airware 25906.5 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные на свадьбу
260
332.6 %
70 456
70 456
airware 27098.5 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья турецкие женские вечерние
259
218.2 %
6 013
6 013
airware 2321.62 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные больших размеров длинные
259
283.3 %
60 594
60 594
airware 23395.4 %
Перегретая
вельветовые платья женские
259
319.8 %
2 130
2 130
airware 822.39 %
Перегретая
вельветовые платья женские большие размеры
258
587.5 %
1 235
1 235
airware 478.68 %
Перегретая
базовые платья женские длинные
258
831.8 %
27 269
27 269
airware 10569.4 %
Перегретая
нарядные женские платья на праздник
257
279.5 %
135 186
135 186
airware 52601.6 %
Перегретая
коричневые платья женские вечерние
257
828.8 %
13 948
13 948
airware 5427.24 %
Перегретая
платья утепленные женские
257
397.3 %
21 225
21 225
airware 8258.76 %
Перегретая
платья русские народные женские
257
275.4 %
410
410
airware 159.53 %
Перегретая
платья женские нарядные на свадьбу
256
237.6 %
54 875
54 875
airware 21435.6 %
Перегретая
вязаные платья женские зимние
256
272.6 %
9 573
9 573
airware 3739.45 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
ремень женский золотой для платья
255
6325 %
11 892
11 892
airware 4663.53 %
Перегретая
платья водолазка женские
255
267.9 %
4 015
4 015
airware 1574.51 %
Перегретая
платья для осени женские
255
25.7 %
328 129
328 129
airware 128678 %
Перегретая
платья с накидкой женские вечерние
254
1108.3 %
1 563
1 563
airware 615.35 %
Перегретая
платья женские стильные
254
402.8 %
145 399
145 399
airware 57243.7 %
Перегретая
женский платья осень
254
1026.9 %
328 129
328 129
airware 129185 %
Перегретая
выкройка платья женского вечернего
254
261.7 %
96
96
airware 37.8 %
Высокая
платья женские белые
253
546.1 %
64 177
64 177
airware 25366.4 %
Перегретая
платья велюровые женские длинные
253
334.3 %
607
607
airware 239.92 %
Перегретая
платья приталенные женские
253
12700 %
77 484
77 484
airware 30626.1 %
Перегретая
женские зимние платья больших размеров
252
239.5 %
102 490
102 490
airware 40670.6 %
Перегретая
платья женские больших размеров офисные
251
217 %
49 451
49 451
airware 19701.6 %
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