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 зимние женские теплые
2 587
332.7 %
41 677
41 677
airware 1611.02 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья женские теплые
2 554
231.4 %
61 889
61 889
airware 2423.22 %
Перегретая
платья на новый год 2026 женские
2 541
160.8 %
6 760
6 760
airware 266.04 %
Перегретая
платья летние женские легкие
2 485
1.3 %
155 306
155 306
airware 6249.74 %
Перегретая
ремень женский для платья тонкий
2 475
6463.2 %
29 977
29 977
airware 1211.19 %
Перегретая
ремень женский широкий для платья
2 253
1029.6 %
16 992
16 992
airware 754.19 %
Перегретая
платья теплые женские
2 250
280.3 %
61 889
61 889
airware 2750.62 %
Перегретая
зимние платья женские теплые
2 198
291.3 %
41 675
41 675
airware 1896.04 %
Перегретая
женские платья вечерние
2 174
296.5 %
218 593
218 593
airware 10054.9 %
Перегретая
турецкие платья женские нарядные
2 113
542.5 %
5 111
5 111
airware 241.88 %
Перегретая
ремень широкий женский для платья
2 060
499.8 %
16 992
16 992
airware 824.85 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные
2 011
659.4 %
206 332
206 332
airware 10260.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья новогодние женские
1 929
168.1 %
51 227
51 227
airware 2655.62 %
Перегретая
домашние платья женские больших размеров
1 915
2329.8 %
25 322
25 322
airware 1322.3 %
Перегретая
платья домашние женские
1 905
23862.5 %
68 141
68 141
airware 3576.96 %
Перегретая
джинсовые платья женские
1 894
118.4 %
5 128
5 128
airware 270.75 %
Перегретая
новогодние платья женские на 2026 больших размеров
1 874
177 %
2 825
2 825
airware 150.75 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров
1 856
8.7 %
127 740
127 740
airware 6882.54 %
Перегретая
короткие платья женские
1 839
1113 %
101 612
101 612
airware 5525.39 %
Перегретая
платья трикотажные женские
1 821
152.6 %
90 985
90 985
airware 4996.43 %
Перегретая
длинные платья женские
1 768
1155 %
214 596
214 596
airware 12137.8 %
Перегретая
женские платья летние
1 752
68.8 %
340 916
340 916
airware 19458.7 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные
1 748
257.8 %
206 332
206 332
airware 11803.9 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные
1 717
215.4 %
54 685
54 685
airware 3184.92 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные
1 712
980.4 %
123 870
123 870
airware 7235.4 %
Перегретая
платья для дома женские
1 694
1314.2 %
68 136
68 136
airware 4022.2 %
Перегретая
платья праздничные женские больших размеров
1 689
248.5 %
123 870
123 870
airware 7333.93 %
Перегретая
платья длинные женские
1 672
525 %
214 596
214 596
airware 12834.7 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья зимние женские
1 626
278.1 %
263 390
263 390
airware 16198.7 %
Перегретая
платья вязаные женские
1 593
267.6 %
23 510
23 510
airware 1475.83 %
Перегретая
женские вечерние платья
1 555
732 %
218 593
218 593
airware 14057.4 %
Перегретая
платья женские длинные
1 555
809.1 %
214 596
214 596
airware 13800.4 %
Перегретая
ремень тонкий женский для платья
1 554
3503.3 %
29 978
29 978
airware 1929.09 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
ремни женские для платья
1 540
1012.5 %
69 324
69 324
airware 4501.56 %
Перегретая
платья белорусские женские
1 532
632.5 %
15 527
15 527
airware 1013.51 %
Перегретая
зимний платья женский
1 519
437.5 %
263 390
263 390
airware 17339.7 %
Перегретая
женские нарядные платья
1 511
399.8 %
108 917
108 917
airware 7208.27 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 507
267.8 %
184 725
184 725
airware 12257.8 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные
1 501
336.5 %
132 786
132 786
airware 8846.5 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров стильные
1 487
559.2 %
66 889
66 889
airware 4498.25 %
Перегретая
белые платья женские
1 480
7739.5 %
64 305
64 305
airware 4344.93 %
Перегретая
платья женские офисные
1 478
2289.4 %
141 994
141 994
airware 9607.17 %
Перегретая
платья женские зимние
1 462
261.3 %
263 390
263 390
airware 18015.7 %
Перегретая
платья лапша женские
1 456
965.7 %
18 621
18 621
airware 1278.91 %
Перегретая
модные платья 2025 женские
1 454
277.9 %
50 957
50 957
airware 3504.61 %
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