Спрос на женский платье

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
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 271
68.5 %
164 522
164 522
airware 12944.3 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
47
420 %
164 522
164 522
airware 350047 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное
1 654
48 %
164 522
164 522
airware 9946.92 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
116
1338.9 %
164 522
164 522
airware 141829 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
93
182.5 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
4 618
37.5 %
164 522
164 522
airware 3562.62 %
Перегретая
платье женское с карманами праздничное
87
273.1 %
164 235
164 235
airware 188776 %
Перегретая
платье с карманами женское праздничное
44
308.8 %
164 235
164 235
airware 373261 %
Перегретая
платье женское вечернее зима
54
200 %
163 473
163 473
airware 302728 %
Перегретая
платье вечернее женское зимнее
73
397.6 %
163 473
163 473
airware 223936 %
Перегретая
платье женское вечернее зимнее
273
261.6 %
163 473
163 473
airware 59880.2 %
Перегретая
платье зимнее женское вечернее
70
283.3 %
163 473
163 473
airware 233533 %
Перегретая
платье вечернее зимнее женское
126
357.3 %
163 473
163 473
airware 129740 %
Перегретая
вечернее платье женское зимнее
144
278.6 %
163 473
163 473
airware 113523 %
Перегретая
платье женское зимнее вечернее
100
327.8 %
163 473
163 473
airware 163473 %
Перегретая
платье женское осень 50 размер
173
300.7 %
163 093
163 093
airware 94273.4 %
Перегретая
платье женское макси летнее
65
174.1 %
162 715
162 715
airware 250331 %
Перегретая
платье макси летнее женское
76
534.6 %
162 715
162 715
airware 214099 %
Перегретая
летнее платье макси женское
40
110 %
162 715
162 715
airware 406788 %
Перегретая
платье летнее макси женское
118
2016.7 %
162 715
162 715
airware 137894 %
Перегретая
платье макси женское летнее
198
28.3 %
162 715
162 715
airware 82179.3 %
Перегретая
платье летнее женское макси
67
559.1 %
162 715
162 715
airware 242858 %
Перегретая
платье женское летнее макси
129
49.2 %
162 715
162 715
airware 126136 %
Перегретая
платье женское дорогое стильное
308
471.9 %
161 856
161 856
airware 52550.6 %
Перегретая
платье женское праздничное с карманами
63
215.8 %
161 707
161 707
airware 256678 %
Перегретая
платье с карманами женское повседневное
62
260 %
161 153
161 153
airware 259924 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное с рукавами
39
404.5 %
161 125
161 125
airware 413141 %
Перегретая
платье с карманами женское вечернее
42
170 %
160 110
160 110
airware 381214 %
Перегретая
платье женское полиэстер
104
2650 %
159 657
159 657
airware 153516 %
Перегретая
платье полиэстер женское
224
750 %
159 657
159 657
airware 71275.4 %
Перегретая
платье из полиэстера женское
125
285.8 %
159 657
159 657
airware 127726 %
Перегретая
женское платье деловое
101
1072.2 %
158 938
158 938
airware 157364 %
Перегретая
женское деловое платье
63
120.3 %
158 938
158 938
airware 252283 %
Перегретая
платье женское деловое
2 840
111 %
158 938
158 938
airware 5596.41 %
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