Спрос на костюмы брючный женские

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
офисные костюмы женские брючные
42
250 %
29 112
29 112
airware 69314.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные нарядные
57
182.6 %
38 485
38 485
airware 67517.5 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные больших размеров
37
69.4 %
24 975
24 975
airware 67500 %
Перегретая
брючные костюмы трикотажные женские
57
1000 %
38 474
38 474
airware 67498.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
46
999999 %
30 474
30 474
airware 66247.8 %
Перегретая
классические женские брючные костюмы
36
3650 %
23 779
23 779
airware 66052.8 %
Перегретая
стильные брючные костюмы женские
122
763.3 %
78 249
78 249
airware 64138.5 %
Перегретая
костюмы двойка женские брючные
59
31.9 %
37 687
37 687
airware 63876.3 %
Перегретая
женские деловые костюмы брючные
58
35.3 %
36 750
36 750
airware 63362.1 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров праздничные
40
300 %
24 966
24 966
airware 62415 %
Перегретая
женские брючный костюм праздничный
61
206.4 %
37 970
37 970
airware 62245.9 %
Перегретая
зимние брючные костюмы женские
167
207.5 %
102 708
102 708
airware 61501.8 %
Перегретая
костюм женские брючный деловой
60
107.9 %
36 689
36 689
airware 61148.3 %
Перегретая
брючные вечерние костюмы женские
58
291.7 %
35 354
35 354
airware 60955.2 %
Перегретая
костюмы брючные трикотажные женские
63
622.7 %
38 389
38 389
airware 60934.9 %
Перегретая
брючные костюмы женские трикотажные
64
243.9 %
38 393
38 393
airware 59989.1 %
Перегретая
женские брючные трикотажные костюмы
65
230.6 %
38 397
38 397
airware 59072.3 %
Перегретая
костюм женские брючный
127
53.3 %
74 380
74 380
airware 58566.9 %
Перегретая
женские брючные костюмы летние
130
3.5 %
74 986
74 986
airware 57681.5 %
Перегретая
нарядные женские брючные костюмы
68
245.7 %
38 377
38 377
airware 56436.8 %
Перегретая
костюмы женские брючные на осень
151
159.7 %
84 404
84 404
airware 55896.7 %
Перегретая
брючные нарядные костюмы женские
69
252.9 %
38 411
38 411
airware 55668.1 %
Перегретая
брючные костюмы женские домашние
59
245 %
32 793
32 793
airware 55581.4 %
Перегретая
брючные женские костюмы праздничные
69
215.4 %
37 918
37 918
airware 54953.6 %
Перегретая
женские осенние брючные костюмы больших размеров
38
1950 %
20 785
20 785
airware 54697.4 %
Перегретая
брючный костюмы женские нарядные
72
277.3 %
38 465
38 465
airware 53423.6 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров осень
40
494.4 %
20 809
20 809
airware 52022.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
70
90 %
35 241
35 241
airware 50344.3 %
Перегретая
костюмы летние женские больших размеров брючные
38
6.3 %
19 104
19 104
airware 50273.7 %
Перегретая
женские трикотажные брючные костюмы
79
304.8 %
38 567
38 567
airware 48819 %
Перегретая
брючный костюм большие размеры женские
74
339.5 %
35 299
35 299
airware 47701.4 %
Перегретая
женские домашние брючные костюмы
70
205.6 %
32 962
32 962
airware 47088.6 %
Перегретая
теплые костюмы женские брючные
67
192.6 %
30 190
30 190
airware 45059.7 %
Перегретая
женские летние брючные костюмы больших размеров
43
15.2 %
19 104
19 104
airware 44427.9 %
Перегретая
костюмы женские брючные повседневные
137
33 %
59 690
59 690
airware 43569.3 %
Перегретая
деловые костюмы женские брючные
85
26.6 %
36 945
36 945
airware 43464.7 %
Перегретая
нарядные костюмы женские брючные
90
237.5 %
38 766
38 766
airware 43073.3 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные
56
883.3 %
23 902
23 902
airware 42682.1 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные праздничные
49
750 %
20 654
20 654
airware 42151 %
Перегретая
женские праздничные костюмы брючные
95
315.4 %
38 189
38 189
airware 40198.9 %
Перегретая
женские костюмы брючные повседневные осень
174
336.7 %
69 387
69 387
airware 39877.6 %
Перегретая
женские брючные костюмы на осень
218
332.5 %
84 430
84 430
airware 38729.4 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
219
42.8 %
83 992
83 992
airware 38352.5 %
Перегретая
праздничные костюмы женские брючные
101
233.6 %
38 164
38 164
airware 37786.1 %
Перегретая
женские теплые брючные костюмы
81
238.4 %
30 377
30 377
airware 37502.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
146
467.1 %
52 695
52 695
airware 36092.5 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров праздничные
69
180 %
24 883
24 883
airware 36062.3 %
Перегретая
летние брючные костюмы женские легкие
107
50.9 %
38 347
38 347
airware 35838.3 %
Перегретая
женские костюмы брючные повседневные
169
94.4 %
59 647
59 647
airware 35294.1 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
87
202.6 %
30 480
30 480
airware 35034.5 %
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