Спрос на женские платье вечерние

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
женские платья вечерние длинные нарядные
55
416.7 %
73 151
73 151
airware 133002 %
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
платья женские вечерние праздничные нарядные в стиле
87
227.6 %
111 330
111 330
airware 127966 %
Перегретая
платье женское вечерние больших размеров
72
603.8 %
90 570
90 570
airware 125792 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
55
550 %
67 734
67 734
airware 123153 %
Перегретая
вечерние платья женские мини
36
564.3 %
44 307
44 307
airware 123075 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние на новый год
35
156.1 %
43 068
43 068
airware 123051 %
Перегретая
платья вечерние женские новый год
34
153 %
41 483
41 483
airware 122009 %
Перегретая
платья длинные женские вечерние
102
1507.1 %
123 596
123 596
airware 121173 %
Перегретая
платье вечерние женское длинное
102
442.3 %
123 596
123 596
airware 121173 %
Перегретая
платья женские длинные вечерние
105
487.5 %
123 596
123 596
airware 117710 %
Перегретая
платье женское вечерние праздничное
113
194.9 %
132 786
132 786
airware 117510 %
Перегретая
платья женские вечерние больших размеров 54
53
712.5 %
61 854
61 854
airware 116706 %
Перегретая
платья вечерние праздничные на свадьбу женские
60
153.4 %
69 740
69 740
airware 116233 %
Перегретая
платья приталенные женские вечерние
62
492.9 %
71 922
71 922
airware 116003 %
Перегретая
платья женские нарядные вечерние
162
247.6 %
187 830
187 830
airware 115944 %
Перегретая
женские праздничные платья вечерние
115
232.5 %
132 786
132 786
airware 115466 %
Перегретая
платье вечерние короткое женское
59
318.2 %
67 798
67 798
airware 114912 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные
166
2421.4 %
187 830
187 830
airware 113151 %
Перегретая
платье вечерние длинное женское
111
229 %
123 596
123 596
airware 111348 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные белые
36
377.3 %
39 421
39 421
airware 109503 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные
183
297.3 %
200 140
200 140
airware 109366 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные короткие
64
1330 %
69 695
69 695
airware 108898 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские длинные
47
441.7 %
50 238
50 238
airware 106889 %
Перегретая
женские вечерние платья красивые
60
180.8 %
62 235
62 235
airware 103725 %
Перегретая
платье вечерние мини женское
43
237 %
44 359
44 359
airware 103160 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные на свадьбу
68
144.3 %
69 740
69 740
airware 102559 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские короткие
48
392.9 %
49 095
49 095
airware 102281 %
Перегретая
вечерние платья короткие женские
67
273.3 %
67 843
67 843
airware 101258 %
Перегретая
вечерние женские платья на свадьбу
66
297.4 %
65 863
65 863
airware 99792.4 %
Перегретая
платья вечерние женские короткие нарядные
70
309.3 %
69 695
69 695
airware 99564.3 %
Перегретая
платья женские вечерние на новый год
44
183.3 %
43 121
43 121
airware 98002.3 %
Перегретая
платья женские вечерние нарядные 52-54
69
1330 %
65 530
65 530
airware 94971 %
Перегретая
черное вечерние платье женское
71
641.7 %
67 161
67 161
airware 94593 %
Перегретая
платья яркие женские вечерние
42
170 %
39 065
39 065
airware 93011.9 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
133
254.6 %
123 596
123 596
airware 92929.3 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные больших размеров
66
187.5 %
61 036
61 036
airware 92478.8 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
147
395.5 %
132 786
132 786
airware 90330.6 %
Перегретая
вечерние платья женские для полных
67
273.3 %
60 431
60 431
airware 90195.5 %
Перегретая
белое вечерние платье женское
44
4450 %
38 719
38 719
airware 87997.7 %
Перегретая
платья женские вечерние больших
58
243.3 %
51 001
51 001
airware 87932.8 %
Перегретая
платье вечерние женское короткое
78
2000 %
67 805
67 805
airware 86929.5 %
Перегретая
классические платья женские вечерние
71
493.8 %
60 894
60 894
airware 85766.2 %
Перегретая
платья женские короткие вечерние
80
565.4 %
67 807
67 807
airware 84758.8 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров 54-56
56
380.8 %
46 999
46 999
airware 83926.8 %
Перегретая
вечерние мини платья женские
53
280.4 %
44 467
44 467
airware 83900 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные нарядные
90
233.7 %
73 214
73 214
airware 81348.9 %
Перегретая
вечерние черные платья женские
83
193.1 %
67 031
67 031
airware 80760.2 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие больших размеров
50
550 %
38 235
38 235
airware 76470 %
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