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
красивые платья женские
242
4.4 %
78 433
78 433
airware 32410.3 %
Перегретая
платья женские красивые
183
1575 %
78 418
78 418
airware 42851.4 %
Перегретая
поясок для платья женский
220
561.1 %
78 370
78 370
airware 35622.7 %
Перегретая
пояса женские для платья
65
37.8 %
78 370
78 370
airware 120569 %
Перегретая
пояс для платья женский
198
254.1 %
78 370
78 370
airware 39580.8 %
Перегретая
женские пояса для платья
75
325 %
78 370
78 370
airware 104493 %
Перегретая
пояс женский для платья
3 557
1093.1 %
78 370
78 370
airware 2203.26 %
Перегретая
женский пояс для платья
428
446.3 %
78 370
78 370
airware 18310.8 %
Перегретая
платья повседневные женские больших размеров
57
457.1 %
78 199
78 199
airware 137191 %
Перегретая
платья повседневные больших размеров женские
59
541.7 %
78 167
78 167
airware 132486 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
132
1150 %
78 148
78 148
airware 59203 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
332
220.3 %
78 056
78 056
airware 23510.8 %
Перегретая
повседневные платья женские больших размеров
41
733.3 %
77 977
77 977
airware 190188 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
736
9250 %
77 845
77 845
airware 10576.8 %
Перегретая
платья женские приталенные
94
304.1 %
77 720
77 720
airware 82680.9 %
Перегретая
хб платья женские на лето
56
13.6 %
77 571
77 571
airware 138520 %
Перегретая
платья женские размер 54-56
38
273.5 %
77 560
77 560
airware 204105 %
Перегретая
платья хб женские летние
50
54.2 %
77 521
77 521
airware 155042 %
Перегретая
платья приталенные женские
253
12700 %
77 484
77 484
airware 30626.1 %
Перегретая
платья 54-56 женские
52
323.7 %
77 154
77 154
airware 148373 %
Перегретая
приталенные платья женские
145
7200 %
77 123
77 123
airware 53188.3 %
Перегретая
ремень на пояс женский для платья
467
681.1 %
76 860
76 860
airware 16458.2 %
Перегретая
пояс ремень женский для платья
230
439.8 %
76 333
76 333
airware 33188.3 %
Перегретая
ремень пояс женский для платья
170
289.4 %
76 333
76 333
airware 44901.8 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные нарядные
382
249 %
75 509
75 509
airware 19766.8 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
трикотажные платья женские на зиму
195
354.7 %
75 273
75 273
airware 38601.5 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные длинные
206
636.7 %
75 136
75 136
airware 36473.8 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
91
247.8 %
75 097
75 097
airware 82524.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные длинные
211
295.3 %
74 829
74 829
airware 35464 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные длинные
105
706.2 %
74 268
74 268
airware 70731.4 %
Перегретая
стильные платья женские больших размеров
52
150 %
74 247
74 247
airware 142783 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные короткие
87
214.2 %
74 241
74 241
airware 85334.5 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные короткие
80
231.8 %
74 241
74 241
airware 92801.2 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные нарядные
90
233.7 %
73 214
73 214
airware 81348.9 %
Перегретая
платья свободного кроя женские
251
1371.1 %
73 183
73 183
airware 29156.6 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные нарядные
55
416.7 %
73 151
73 151
airware 133002 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
240
408.2 %
73 114
73 114
airware 30464.2 %
Перегретая
платья зимние женские короткие
63
160.5 %
73 090
73 090
airware 116016 %
Перегретая
зимние платья женские короткие
129
288.9 %
73 090
73 090
airware 56658.9 %
Перегретая
платья женские зимние короткие
79
214.6 %
73 090
73 090
airware 92519 %
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