Спрос на женский 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 осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
236
153.1 %
81 980
81 980
airware 34737.3 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 507
267.8 %
184 725
184 725
airware 12257.8 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
2 778
1948.6 %
129 353
129 353
airware 4656.34 %
Перегретая
платья осенние женские больших
243
1568.8 %
127 721
127 721
airware 52560.1 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
84
160.5 %
12 058
12 058
airware 14354.8 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
905
373.2 %
132 881
132 881
airware 14683 %
Перегретая
платья осенние женские
34 194
229 %
328 129
328 129
airware 959.61 %
Перегретая
платья осеннее женские
128
97.1 %
328 129
328 129
airware 256351 %
Перегретая
платья осени женские
64
127.8 %
328 129
328 129
airware 512702 %
Перегретая
платья оригинальные женские
40
1950 %
72 702
72 702
airware 181755 %
Перегретая
платья оранжевые женские
117
235.7 %
8 036
8 036
airware 6868.38 %
Перегретая
платья олд мани женские
226
223.8 %
8 736
8 736
airware 3865.49 %
Перегретая
платья однотонные праздничные женские
54
650 %
23 654
23 654
airware 43803.7 %
Перегретая
платья оверсайз женские праздничные
92
534.2 %
23 248
23 248
airware 25269.6 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
418
186.6 %
43 976
43 976
airware 10520.6 %
Перегретая
платья оверсайз женские летние
73
48.6 %
30 390
30 390
airware 41630.1 %
Перегретая
платья оверсайз женские зимние
44
154.8 %
36 161
36 161
airware 82184.1 %
Перегретая
платья оверсайз женские
504
802.2 %
42 513
42 513
airware 8435.12 %
Перегретая
платья обтягивающие женские длинные
62
250 %
40 535
40 535
airware 65379 %
Перегретая
платья обтягивающие женские
240
23950 %
61 110
61 110
airware 25462.5 %
Перегретая
платья облегающие женские
145
7200 %
48 549
48 549
airware 33482.1 %
Перегретая
платья новогодние женские вечерние
1 000
218.9 %
39 818
39 818
airware 3981.8 %
Перегретая
платья новогодние женские больших размеров
190
152.7 %
9 891
9 891
airware 5205.79 %
Перегретая
платья новогодние женские 2026
157
151.9 %
6 529
6 529
airware 4158.6 %
Перегретая
платья новогодние женские
1 929
168.1 %
51 227
51 227
airware 2655.62 %
Перегретая
платья новогоднее женское
135
158 %
50 753
50 753
airware 37594.8 %
Перегретая
платья ниже колена женское
141
1616.7 %
20 582
20 582
airware 14597.2 %
Перегретая
платья необычные женские
131
341.1 %
11 963
11 963
airware 9132.06 %
Перегретая
платья национальные женские узбекские
57
157.5 %
74
74
airware 129.82 %
Перегретая
платья натали женские
35
925 %
1 318
1 318
airware 3765.71 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные длинные
50
407.1 %
121 866
121 866
airware 243732 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные больших размеров
326
2087.5 %
57 369
57 369
airware 17597.8 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные
2 011
659.4 %
206 332
206 332
airware 10260.2 %
Перегретая
платья нарядные женские на свадьбу
177
819.6 %
54 659
54 659
airware 30880.8 %
Перегретая
платья нарядные женские миди
80
158.1 %
101 689
101 689
airware 127111 %
Перегретая
платья нарядные женские вечерние для невысоких
44
241.3 %
67 675
67 675
airware 153807 %
Перегретая
платья нарядные женские вечерние
132
230.8 %
187 830
187 830
airware 142295 %
Перегретая
платья нарядные женские больших размеров праздничное
121
325 %
56 879
56 879
airware 47007.4 %
Перегретая
платья нарядные женские больших размеров
82
1221.4 %
105 653
105 653
airware 128845 %
Перегретая
платья нарядные женские белорусские
145
3575 %
9 529
9 529
airware 6571.72 %
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