Спрос на женский брючные костюмы

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
костюмы на осень женские брючные теплые
218
59 %
23 526
23 526
airware 10791.7 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные спортивные
49
494.4 %
53 632
53 632
airware 109453 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные офисные
90
159.8 %
20 363
20 363
airware 22625.6 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные больших размеров
151
9.7 %
21 136
21 136
airware 13997.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные
599
17.3 %
81 810
81 810
airware 13657.8 %
Перегретая
костюмы классические женские брючные
142
56 %
22 700
22 700
airware 15985.9 %
Перегретая
костюмы классика женские брючные
66
53.1 %
22 804
22 804
airware 34551.5 %
Перегретая
костюмы женские праздничные вечерние брючные
84
1630 %
21 023
21 023
airware 25027.4 %
Перегретая
костюмы женские праздничные брючные
49
246 %
37 996
37 996
airware 77542.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные классика
122
178.4 %
15 638
15 638
airware 12818 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
286
30.8 %
21 257
21 257
airware 7432.52 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
костюмы женские нарядные брючные
45
200 %
38 705
38 705
airware 86011.1 %
Перегретая
костюмы женские на осень брючные
81
24.3 %
81 751
81 751
airware 100927 %
Перегретая
костюмы женские летние брючные
40
172.2 %
68 680
68 680
airware 171700 %
Перегретая
костюмы женские классические офисные брючные
126
281.6 %
14 282
14 282
airware 11334.9 %
Перегретая
костюмы женские джинсовые брючные
38
122.7 %
761
761
airware 2002.63 %
Перегретая
костюмы женские вязаные брючные
260
300 %
4 678
4 678
airware 1799.23 %
Перегретая
костюмы женские вечерние праздничные брючные больших размеров
75
376.1 %
8 873
8 873
airware 11830.7 %
Перегретая
костюмы женские вечерние праздничные брючные
85
2783.3 %
21 015
21 015
airware 24723.5 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные больших размеров
45
190.6 %
8 533
8 533
airware 18962.2 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные
69
2350 %
23 875
23 875
airware 34601.4 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные нарядные
250
227.3 %
23 556
23 556
airware 9422.4 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные больших размеров
225
242.3 %
10 739
10 739
airware 4772.89 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные
191
1323.3 %
35 314
35 314
airware 18489 %
Перегретая
костюмы женские вечерние больших размеров брючные
61
1270 %
10 797
10 797
airware 17700 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
44
1050 %
30 249
30 249
airware 68747.7 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные больших размеров
125
6200 %
24 779
24 779
airware 19823.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные беларусь
38
108.3 %
2 671
2 671
airware 7028.95 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные
373
193.8 %
37 958
37 958
airware 10176.4 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные на осень
157
31.3 %
70 298
70 298
airware 44775.8 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные
100
28.1 %
60 810
60 810
airware 60810 %
Перегретая
костюмы женские брючные осенние
73
102.1 %
81 833
81 833
airware 112100 %
Перегретая
костюмы женские брючные нарядные больших размеров
49
166.7 %
11 293
11 293
airware 23046.9 %
Перегретая
костюмы женские брючные нарядные
71
179.1 %
38 893
38 893
airware 54778.9 %
Перегретая
костюмы женские брючные на свадьбу
58
291.2 %
1 940
1 940
airware 3344.83 %
Перегретая
костюмы женские брючные классические больших размеров
42
23.7 %
7 795
7 795
airware 18559.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные классические
84
121.4 %
22 746
22 746
airware 27078.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные деловые
237
443.8 %
36 862
36 862
airware 15553.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров нарядные
64
228.3 %
11 322
11 322
airware 17690.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
61
58.9 %
33 145
33 145
airware 54336.1 %
Перегретая
костюмы женские брючные беларусь
49
30.3 %
5 107
5 107
airware 10422.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные
961
109.6 %
75 445
75 445
airware 7850.68 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров нарядные брючные осенние нарядные
92
9150 %
9 317
9 317
airware 10127.2 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров нарядные брючные летние
44
31.5 %
9 188
9 188
airware 20881.8 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров нарядные брючные
84
999999 %
11 288
11 288
airware 13438.1 %
Перегретая
костюмы брючные трикотажные женские
52
1683.3 %
36 258
36 258
airware 69726.9 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
102
217.2 %
30 659
30 659
airware 30057.8 %
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