Спрос на для 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
деловые платья для офиса
59
1230 %
146 136
146 136
airware 247688 %
Перегретая
платья для офиса женские
95
841.7 %
146 023
146 023
airware 153708 %
Перегретая
женские платья для офиса деловые
41
13.1 %
145 177
145 177
airware 354090 %
Перегретая
платья для девушек стильные
511
273.1 %
144 240
144 240
airware 28227 %
Перегретая
платья для полных
543
587.6 %
140 420
140 420
airware 25860 %
Перегретая
платья для больших женщин
55
355.6 %
138 072
138 072
airware 251040 %
Перегретая
платья для девушек праздничные
152
348 %
137 524
137 524
airware 90476.3 %
Перегретая
нарядные платья для женщин на праздник
2 320
352.5 %
136 222
136 222
airware 5871.64 %
Перегретая
нарядные платья для девушек на праздник
124
211 %
136 222
136 222
airware 109856 %
Перегретая
праздничные платья для женщин
1 213
322.6 %
134 095
134 095
airware 11054.8 %
Перегретая
платья больших размеров летние для женщин
124
26.1 %
132 893
132 893
airware 107172 %
Перегретая
летние платья больших размеров для женщин
105
234.2 %
132 893
132 893
airware 126565 %
Перегретая
платья для дома
1 756
4332.9 %
131 926
131 926
airware 7512.87 %
Перегретая
платья для праздника женские
184
1132.4 %
131 602
131 602
airware 71522.8 %
Перегретая
праздничные платья для девушек
84
350 %
131 602
131 602
airware 156669 %
Перегретая
платья для маленьких
91
445.7 %
129 847
129 847
airware 142689 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных
541
551.1 %
127 270
127 270
airware 23525 %
Перегретая
платья для офиса повседневные
347
644 %
126 047
126 047
airware 36324.8 %
Перегретая
осенние платья для женщин больших размеров
68
311.5 %
125 213
125 213
airware 184137 %
Перегретая
праздничные платья больших размеров для женщин
301
366.8 %
124 451
124 451
airware 41345.9 %
Перегретая
платья летние больших размеров для женщин
72
91.2 %
123 972
123 972
airware 172183 %
Перегретая
платья для женщин больших размеров праздничные
48
290 %
123 580
123 580
airware 257458 %
Перегретая
платья для праздника женские большого размера
51
262.5 %
123 580
123 580
airware 242314 %
Перегретая
платья праздничные больших размеров для женщин
76
794.4 %
123 580
123 580
airware 162605 %
Перегретая
нарядные платья для женщин на праздник длинные
117
315.9 %
122 368
122 368
airware 104588 %
Перегретая
платья вечерние для женщин за 50
35
300 %
120 071
120 071
airware 343060 %
Перегретая
платья для больших размеров
55
561.1 %
116 545
116 545
airware 211900 %
Перегретая
нарядное платья для женщин
109
1140 %
111 827
111 827
airware 102594 %
Перегретая
платья нарядные для женщин
107
2725 %
111 749
111 749
airware 104438 %
Перегретая
платья для девушек нарядные
87
719.2 %
111 130
111 130
airware 127736 %
Перегретая
платья для женщин больших размеров
179
533.8 %
111 009
111 009
airware 62016.2 %
Перегретая
платья для девочек годик
56
883.3 %
110 986
110 986
airware 198189 %
Перегретая
обувь для платья
63
434.6 %
110 817
110 817
airware 175900 %
Перегретая
платья для девушки нарядные
73
180.4 %
110 449
110 449
airware 151300 %
Перегретая
платья больших размеров праздничные для женщин
257
2805.6 %
110 339
110 339
airware 42933.5 %
Перегретая
нарядные платья для женщин
8 835
567 %
110 157
110 157
airware 1246.83 %
Перегретая
нарядные платья для полных
53
707.1 %
109 029
109 029
airware 205715 %
Перегретая
платья женские для торжества
40
1950 %
108 792
108 792
airware 271980 %
Перегретая
нарядные платья для девушек
280
289.3 %
108 402
108 402
airware 38715 %
Перегретая
платья для торжества для женщин
127
12750 %
107 760
107 760
airware 84850.4 %
Перегретая
женские платья для торжества
106
1010 %
107 760
107 760
airware 101660 %
Перегретая
платья больших размеров нарядные для женщин
98
258.5 %
106 024
106 024
airware 108188 %
Перегретая
нарядные платья больших размеров для женщин
808
3057.7 %
105 974
105 974
airware 13115.6 %
Перегретая
нарядные платья для женщин больших размеров
393
1008.5 %
105 736
105 736
airware 26904.8 %
Перегретая
нарядные женские платья для торжества
64
86.2 %
104 644
104 644
airware 163506 %
Перегретая
праздничные платья для женщин длинные
46
198.4 %
104 484
104 484
airware 227139 %
Перегретая
платья для девочек нарядные осень
40
175 %
103 041
103 041
airware 257602 %
Перегретая
декор для платья женского
215
3121.4 %
102 369
102 369
airware 47613.5 %
Перегретая
платья для малышей
568
1627.8 %
99 260
99 260
airware 17475.3 %
Перегретая
платья на годик для девочки праздничное
173
461.9 %
96 776
96 776
airware 55939.9 %
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