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 для дома женские
1 694
1314.2 %
68 136
68 136
airware 4022.2 %
Перегретая
женские платья домашние
95
1000 %
68 127
68 127
airware 71712.6 %
Перегретая
домашние платья женские для дома
508
347.1 %
68 110
68 110
airware 13407.5 %
Перегретая
платья женские домашние
464
376.8 %
68 106
68 106
airware 14678 %
Перегретая
женские домашние платья
345
668.8 %
68 059
68 059
airware 19727.2 %
Перегретая
домашние женские платья
206
742.3 %
67 944
67 944
airware 32982.5 %
Перегретая
платья женские для дома
194
270.5 %
67 921
67 921
airware 35010.8 %
Перегретая
вечерние платья короткие женские
67
273.3 %
67 843
67 843
airware 101258 %
Перегретая
платья женские короткие вечерние
80
565.4 %
67 807
67 807
airware 84758.8 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
55
550 %
67 734
67 734
airware 123153 %
Перегретая
платья нарядные женские вечерние для невысоких
44
241.3 %
67 675
67 675
airware 153807 %
Перегретая
платья классические женские
70
3550 %
67 613
67 613
airware 96590 %
Перегретая
женские классические платья
72
1750 %
67 569
67 569
airware 93845.8 %
Перегретая
женские платья классика
72
500 %
67 569
67 569
airware 93845.8 %
Перегретая
платья короткие вечерние женские
41
505.6 %
67 562
67 562
airware 164785 %
Перегретая
женские короткие платья вечерние
38
592.9 %
67 543
67 543
airware 177745 %
Перегретая
короткие платья женские вечерние
672
278.6 %
67 543
67 543
airware 10051 %
Перегретая
классические женские платья
60
378.6 %
67 541
67 541
airware 112568 %
Перегретая
вечерние платья женские короткие
285
502.4 %
67 382
67 382
airware 23642.8 %
Перегретая
классические платья женские
401
188.7 %
67 379
67 379
airware 16802.7 %
Перегретая
платья классика женские
424
454.8 %
67 378
67 378
airware 15891 %
Перегретая
платья короткие женские вечерние
260
205.7 %
67 357
67 357
airware 25906.5 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие
233
241 %
67 341
67 341
airware 28901.7 %
Перегретая
платья женские классические
95
999999 %
67 338
67 338
airware 70882.1 %
Перегретая
вечерние короткие платья женские
163
273.3 %
67 120
67 120
airware 41177.9 %
Перегретая
женские платья вечерние короткие
155
246.2 %
67 117
67 117
airware 43301.3 %
Перегретая
короткие вечерние платья женские
148
619.2 %
67 078
67 078
airware 45323 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные на свадьбу
49
594.4 %
67 058
67 058
airware 136853 %
Перегретая
вечерние нарядные платья женские на свадьбу
45
182.4 %
67 058
67 058
airware 149018 %
Перегретая
платья женские классика
181
1961.1 %
67 052
67 052
airware 37045.3 %
Перегретая
вечерние черные платья женские
83
193.1 %
67 031
67 031
airware 80760.2 %
Перегретая
черные вечерние платья женские
51
350 %
66 971
66 971
airware 131316 %
Перегретая
вечерние платья женские черное
51
678.6 %
66 964
66 964
airware 131302 %
Перегретая
черные платья женские вечерние
609
433 %
66 928
66 928
airware 10989.8 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие
511
286.6 %
66 895
66 895
airware 13091 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров стильные
1 487
559.2 %
66 889
66 889
airware 4498.25 %
Перегретая
стильные платья женские праздничные больших размеров
42
30.8 %
66 889
66 889
airware 159260 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные с рукавом длинные
88
164.3 %
66 862
66 862
airware 75979.5 %
Перегретая
китайские платья женские
268
974.1 %
66 857
66 857
airware 24946.6 %
Перегретая
платья черное вечернее женские
38
196.2 %
66 832
66 832
airware 175874 %
Перегретая
платья черное женское вечернее
226
170.9 %
66 654
66 654
airware 29492.9 %
Перегретая
платья женские черные вечерние
108
206.5 %
66 633
66 633
airware 61697.2 %
Перегретая
черный платья женский вечерний
63
534.6 %
66 616
66 616
airware 105740 %
Перегретая
платья женские короткие повседневные
84
171.7 %
66 490
66 490
airware 79154.8 %
Перегретая
платья пляжные женские летние
359
184.6 %
66 397
66 397
airware 18495 %
Перегретая
летние пляжные платья женские
70
175.8 %
66 378
66 378
airware 94825.7 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья черные женские вечернее
149
354.1 %
66 340
66 340
airware 44523.5 %
Перегретая
летние платья женские пляжные
62
271.4 %
66 339
66 339
airware 106998 %
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