Спрос на длинный платья

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
осенний платья женский длинный
323
189.3 %
146 591
146 591
airware 45384.2 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом
308
1333.3 %
148 506
148 506
airware 48216.2 %
Перегретая
зимние длинные платья
294
192 %
130 188
130 188
airware 44281.6 %
Перегретая
платья длинные женские летние
292
3 %
147 948
147 948
airware 50667.1 %
Перегретая
вечерний платья женские длинный
290
431.6 %
121 105
121 105
airware 41760.3 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
288
152.1 %
71 899
71 899
airware 24964.9 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
287
229.4 %
120 386
120 386
airware 41946.3 %
Перегретая
платья женские теплые длинные
282
181.2 %
36 631
36 631
airware 12989.7 %
Перегретая
платья велюровые женские длинные
278
198.7 %
747
747
airware 268.71 %
Перегретая
осенние платья длинные
275
932.1 %
159 389
159 389
airware 57959.6 %
Перегретая
длинные вязаные платья
272
210.9 %
15 782
15 782
airware 5802.21 %
Перегретая
платья на выпускной 9 класс длинное
271
222.6 %
2 170
2 170
airware 800.74 %
Перегретая
теплые длинные платья
271
220.4 %
30 939
30 939
airware 11416.6 %
Перегретая
чехол для платья длинный
268
720 %
1 165
1 165
airware 434.7 %
Перегретая
вязаные платья длинные
265
198 %
15 782
15 782
airware 5955.47 %
Перегретая
теплые платья длинные
263
272.9 %
30 947
30 947
airware 11766.9 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 58-60 средней длины
262
301.9 %
1 094
1 094
airware 417.56 %
Перегретая
длинная платья женская
262
459.4 %
281 040
281 040
airware 107267 %
Перегретая
велюровый платья женский длинный
261
240.5 %
794
794
airware 304.21 %
Перегретая
зимние платья женские длинные
257
249.2 %
120 851
120 851
airware 47023.7 %
Перегретая
домашние платья длинные
256
583.3 %
24 096
24 096
airware 9412.5 %
Перегретая
платья вечерние на свадьбу длинные
254
990.7 %
28 506
28 506
airware 11222.8 %
Перегретая
базовые платья женские длинные
251
262.7 %
49 136
49 136
airware 19576.1 %
Перегретая
платья осенние больших размеров длинные
245
364.1 %
58 013
58 013
airware 23678.8 %
Перегретая
теплые платья женские длинные
241
277.4 %
36 698
36 698
airware 15227.4 %
Перегретая
платья женские вязаные длинные
240
221.4 %
15 973
15 973
airware 6655.42 %
Перегретая
платья длиные
236
999999 %
202 033
202 033
airware 85607.2 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу длинные
235
189.1 %
40 609
40 609
airware 17280.4 %
Перегретая
чехол для свадебного платья длинный
234
458.7 %
483
483
airware 206.41 %
Перегретая
теплый платья женские длинные
232
172.8 %
36 714
36 714
airware 15825 %
Перегретая
черные платья длинные
231
394.8 %
43 255
43 255
airware 18725.1 %
Перегретая
домашние платья женские длинные
228
962 %
31 153
31 153
airware 13663.6 %
Перегретая
платья вечерние длинные нарядные
223
415.6 %
125 488
125 488
airware 56272.6 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные
222
299.4 %
121 105
121 105
airware 54551.8 %
Перегретая
осенние длинные платья
221
640.6 %
158 458
158 458
airware 71700.5 %
Перегретая
вязаные длинные платья
221
222.7 %
15 814
15 814
airware 7155.66 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные длинные
220
1516.7 %
76 946
76 946
airware 34975.4 %
Перегретая
платья для девочек с длинным рукавом
219
10900 %
17 729
17 729
airware 8095.43 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
215
538.6 %
37 411
37 411
airware 17400.5 %
Перегретая
платья вечерние длинные с рукавами
210
686.4 %
73 510
73 510
airware 35004.8 %
Перегретая
длинные теплые платья
209
235 %
30 704
30 704
airware 14690.9 %
Перегретая
платья свитер женские длинные
209
188.4 %
4 751
4 751
airware 2273.21 %
Перегретая
зимний платья женский длинный
209
254.9 %
120 851
120 851
airware 57823.4 %
Перегретая
платья женские длинные мусульманские
207
149 %
6 803
6 803
airware 3286.47 %
Перегретая
платья вечерние праздничные длинные
206
986.4 %
120 051
120 051
airware 58277.2 %
Перегретая
длинные платья мусульманские
206
324.5 %
6 038
6 038
airware 2931.07 %
Перегретая
тёплые длинные платья
204
384.4 %
31 013
31 013
airware 15202.5 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные длинные больших размеров
203
234.5 %
59 547
59 547
airware 29333.5 %
Перегретая
платья для бабушек с длинным рукавом
203
647.1 %
1 085
1 085
airware 534.48 %
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