Спрос на платья длинный женские

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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 летние женские длинные с рукавами
58
13 %
124 729
124 729
airware 215050 %
Перегретая
платья летние женские с длинным рукавом
43
45.6 %
122 909
122 909
airware 285835 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
77
805.6 %
122 753
122 753
airware 159419 %
Перегретая
платья длинные вечерние женские
67
202.3 %
121 105
121 105
airware 180754 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные
579
341 %
121 105
121 105
airware 20916.2 %
Перегретая
платья длинные женские вечерние
117
335.4 %
121 105
121 105
airware 103509 %
Перегретая
платья женские длинные вечерние
102
616.7 %
121 105
121 105
airware 118730 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
113
251.8 %
121 105
121 105
airware 107173 %
Перегретая
вечерний платья женские длинный
290
431.6 %
121 105
121 105
airware 41760.3 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние
484
299.5 %
121 105
121 105
airware 25021.7 %
Перегретая
вечерние платья женские длинное
39
245 %
121 105
121 105
airware 310526 %
Перегретая
платья женские вечерние длинное
512
347.7 %
121 105
121 105
airware 23653.3 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные
222
299.4 %
121 105
121 105
airware 54551.8 %
Перегретая
платье длинные вечерние женские
43
257.1 %
121 105
121 105
airware 281640 %
Перегретая
длинные вечерние платья женские
88
208.8 %
121 105
121 105
airware 137619 %
Перегретая
платья женские вечерние длинные
55
442.9 %
121 105
121 105
airware 220191 %
Перегретая
платья зимние женские длинные
76
185.7 %
120 974
120 974
airware 159176 %
Перегретая
зимние платья длинные женские
64
168.5 %
120 851
120 851
airware 188830 %
Перегретая
зимние платья женские длинные
257
249.2 %
120 851
120 851
airware 47023.7 %
Перегретая
женские платья зимние длинные
188
213.5 %
120 851
120 851
airware 64282.4 %
Перегретая
платья женские зимние длинные
48
161.6 %
120 851
120 851
airware 251773 %
Перегретая
женские длинные платья праздничные
47
254.3 %
120 386
120 386
airware 256140 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
287
229.4 %
120 386
120 386
airware 41946.3 %
Перегретая
платья женские длинные праздничные
189
1231.2 %
120 386
120 386
airware 63696.3 %
Перегретая
длинные платья женские праздничные
137
430.6 %
120 386
120 386
airware 87873 %
Перегретая
длинные праздничные платья женские
51
414.3 %
120 386
120 386
airware 236051 %
Перегретая
платья женские праздничные длинные
569
319.7 %
120 386
120 386
airware 21157.5 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные длинные
132
650 %
117 865
117 865
airware 89291.7 %
Перегретая
платья нарядные женские праздничные длинные
48
392.9 %
117 865
117 865
airware 245552 %
Перегретая
женские платья нарядные праздничные длинные
79
242.7 %
117 865
117 865
airware 149196 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные нарядные длинные
44
1516.7 %
114 415
114 415
airware 260034 %
Перегретая
платья летние женские праздничные длинные
67
6.3 %
108 389
108 389
airware 161775 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом нарядные
76
240 %
103 678
103 678
airware 136418 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские нарядные
126
790 %
103 678
103 678
airware 82284.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
185
152.2 %
93 621
93 621
airware 50605.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
179
2933.3 %
93 621
93 621
airware 52302.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
длинные нарядные платья женские
87
305.9 %
89 126
89 126
airware 102444 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские длинные
58
496.2 %
89 112
89 112
airware 153641 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные длинные
45
264.3 %
89 068
89 068
airware 197929 %
Перегретая
платья женские длинные нарядные
83
269.2 %
89 011
89 011
airware 107242 %
Перегретая
платья длинные женские нарядные
49
426.9 %
88 647
88 647
airware 180912 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние длинные
166
193.1 %
88 504
88 504
airware 53315.7 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные длинные
736
229.1 %
88 269
88 269
airware 11993.1 %
Перегретая
платья длинные нарядные женские
38
321.4 %
87 152
87 152
airware 229347 %
Перегретая
женские платья нарядные длинные
45
800 %
87 083
87 083
airware 193518 %
Перегретая
вечерние платья женские нарядные длинные
220
1516.7 %
76 946
76 946
airware 34975.4 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные нарядные
338
223.3 %
76 701
76 701
airware 22692.6 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные длинные
169
331.7 %
76 444
76 444
airware 45233.1 %
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