Спрос на платья повседневное женское

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
платье женское повседневное осеннее
93
182.5 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
4 618
37.5 %
164 522
164 522
airware 3562.62 %
Перегретая
платье с карманами женское повседневное
62
260 %
161 153
161 153
airware 259924 %
Перегретая
платье женское повседневное зима
121
806.2 %
156 051
156 051
airware 128968 %
Перегретая
платье на зиму женское повседневное
325
236.8 %
156 051
156 051
airware 48015.7 %
Перегретая
платье женское зима повседневное
51
587.5 %
156 051
156 051
airware 305982 %
Перегретая
платье повседневное женское зима
66
215 %
156 051
156 051
airware 236441 %
Перегретая
платье нарядное повседневное женское
62
6250 %
150 992
150 992
airware 243535 %
Перегретая
платье женское повседневное нарядное
52
396.7 %
150 992
150 992
airware 290369 %
Перегретая
повседневное офисное платье женское
50
344.1 %
133 165
133 165
airware 266330 %
Перегретая
платье в офис женское повседневное
93
382.1 %
133 165
133 165
airware 143188 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное
4 428
74.9 %
133 165
133 165
airware 3007.34 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское
632
744.5 %
133 165
133 165
airware 21070.4 %
Перегретая
платье повседневное офисное женское
37
77.6 %
133 165
133 165
airware 359905 %
Перегретая
повседневное платье женское офисное
68
67.2 %
133 165
133 165
airware 195831 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное
462
775 %
133 165
133 165
airware 28823.6 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное
8 734
1781 %
133 165
133 165
airware 1524.67 %
Перегретая
женское платье офисное повседневное
204
259.1 %
133 165
133 165
airware 65277 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
115
1.3 %
132 785
132 785
airware 115465 %
Перегретая
платье женское повседневное осень зима
61
1475 %
132 785
132 785
airware 217680 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное деловое
244
410.4 %
130 751
130 751
airware 53586.5 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное легкое
768
291.3 %
129 923
129 923
airware 16917.1 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее легкое
159
117.4 %
129 923
129 923
airware 81712.6 %
Перегретая
летнее платье женское легкое повседневное
57
1090 %
129 923
129 923
airware 227935 %
Перегретая
платье женское длинное повседневное
84
56.3 %
122 407
122 407
airware 145723 %
Перегретая
повседневное платье женское длинное
57
5650 %
122 407
122 407
airware 214749 %
Перегретая
платье длинное повседневное женское
148
820.6 %
122 407
122 407
airware 82707.4 %
Перегретая
платье повседневное женское длинное
127
1461.1 %
122 407
122 407
airware 96383.5 %
Перегретая
длинное повседневное платье женское
50
1050 %
122 407
122 407
airware 244814 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное
1 276
149.4 %
122 407
122 407
airware 9593.03 %
Перегретая
платье удлиненное женское повседневное
46
1483.3 %
121 588
121 588
airware 264322 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень
1 715
1121.9 %
115 171
115 171
airware 6715.51 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное офисное
156
460.5 %
115 171
115 171
airware 73827.6 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
209
5175 %
115 171
115 171
airware 55105.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное офисное
609
215 %
115 171
115 171
airware 18911.5 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
64
263.3 %
115 171
115 171
airware 179955 %
Перегретая
платье женское повседневное осень офисное
239
282 %
115 171
115 171
airware 48188.7 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
306
1990 %
115 171
115 171
airware 37637.6 %
Перегретая
повседневное платье женское с длинным рукавом
38
342.3 %
111 751
111 751
airware 294082 %
Перегретая
платье женское с длинными рукавами повседневное
85
522.2 %
111 751
111 751
airware 131472 %
Перегретая
платье женское повседневное с длинным рукавом
184
75.2 %
111 751
111 751
airware 60734.2 %
Перегретая
платье повседневное женское с длинным рукавом
105
10450 %
111 751
111 751
airware 106430 %
Перегретая
женское платье с длинным рукавом повседневное
47
154.3 %
111 751
111 751
airware 237768 %
Перегретая
платье женское с длинным рукавом повседневное
42
370 %
111 751
111 751
airware 266074 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное с рукавами
491
89.1 %
108 601
108 601
airware 22118.3 %
Перегретая
платье женское длинное с рукавами повседневное
357
35 %
108 601
108 601
airware 30420.4 %
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