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 повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье повседневное трикотажное женское
56
416.7 %
63 704
63 704
airware 113757 %
Перегретая
платье повседневное теплое женское
82
323.3 %
32 306
32 306
airware 39397.6 %
Перегретая
платье повседневное офисное женское
37
77.6 %
133 165
133 165
airware 359905 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
47
420 %
164 522
164 522
airware 350047 %
Перегретая
платье повседневное женское черное
49
307.9 %
49 180
49 180
airware 100367 %
Перегретая
платье повседневное женское трикотажное
253
188.3 %
63 793
63 793
airware 25214.6 %
Перегретая
платье повседневное женское теплое
255
244.7 %
32 922
32 922
airware 12910.6 %
Перегретая
платье повседневное женское с длинным рукавом
105
10450 %
111 751
111 751
airware 106430 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное
462
775 %
133 165
133 165
airware 28823.6 %
Перегретая
платье повседневное женское осень трикотаж
137
167.5 %
62 436
62 436
airware 45573.7 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
54
410 %
40 281
40 281
airware 74594.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень оверсайз
54
266 %
36 015
36 015
airware 66694.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень миди
143
225 %
92 816
92 816
airware 64906.3 %
Перегретая
платье повседневное женское осень короткое
162
526.5 %
63 360
63 360
airware 39111.1 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
281
3964.3 %
66 247
66 247
airware 23575.4 %
Перегретая
платье повседневное женское осень 2025
138
283.9 %
88 634
88 634
airware 64227.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье повседневное женское оверсайз
33
710 %
39 014
39 014
airware 118224 %
Перегретая
платье повседневное женское миди
80
1383.3 %
92 945
92 945
airware 116181 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
156
72.8 %
186 417
186 417
airware 119498 %
Перегретая
платье повседневное женское короткое
139
307.4 %
65 735
65 735
airware 47291.4 %
Перегретая
платье повседневное женское зима
66
215 %
156 051
156 051
airware 236441 %
Перегретая
платье повседневное женское длинное
127
1461.1 %
122 407
122 407
airware 96383.5 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров осень
128
287 %
65 612
65 612
airware 51259.4 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров
631
902.7 %
77 830
77 830
airware 12334.4 %
Перегретая
платье повседневное женское
15 127
898.4 %
225 574
225 574
airware 1491.2 %
Перегретая
платье повседневное больших размеров женское
61
408.8 %
78 272
78 272
airware 128315 %
Перегретая
платье повседневная женское
89
1730 %
225 574
225 574
airware 253454 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское свободного кроя
49
594.4 %
40 440
40 440
airware 82530.6 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
306
1990 %
115 171
115 171
airware 37637.6 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское больших размеров
157
299.2 %
35 085
35 085
airware 22347.1 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское
632
744.5 %
133 165
133 165
airware 21070.4 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
62
526.9 %
40 281
40 281
airware 64969.4 %
Перегретая
платье осень женское повседневное больших размеров
79
31.4 %
65 354
65 354
airware 82726.6 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
платье осень женское 2025 повседневное
117
242.5 %
88 634
88 634
airware 75755.6 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное трикотажное
281
54.1 %
62 436
62 436
airware 22219.2 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое короткое
40
167.6 %
2 908
2 908
airware 7270 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое
333
470.3 %
40 281
40 281
airware 12096.4 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное свободное
36
16.7 %
76 536
76 536
airware 212600 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное прямое
50
40.9 %
65 262
65 262
airware 130524 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное офисное
156
460.5 %
115 171
115 171
airware 73827.6 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное миди
151
92.5 %
92 816
92 816
airware 61467.5 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное короткое
85
57.6 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
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