Спрос на повседневной платье 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
повседневное платье на осень женское
64
232.9 %
161 561
161 561
airware 252439 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
368.2 %
161 561
161 561
airware 351220 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
84
168.3 %
161 561
161 561
airware 192335 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
60
450 %
161 561
161 561
airware 269268 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
10 034
532.2 %
161 561
161 561
airware 1610.14 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
83
209.6 %
161 561
161 561
airware 194652 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
63
171.2 %
161 561
161 561
airware 256446 %
Перегретая
повседневное осеннее платье женское
35
283.3 %
161 561
161 561
airware 461603 %
Перегретая
платье женское зима повседневное
60
402.9 %
156 051
156 051
airware 260085 %
Перегретая
платье женское повседневное зимнее
51
246.2 %
156 051
156 051
airware 305982 %
Перегретая
платье повседневное женское зима
64
210 %
156 051
156 051
airware 243830 %
Перегретая
платье нарядное повседневное женское
60
807.1 %
154 807
154 807
airware 258012 %
Перегретая
платье женское праздничное повседневное
49
231.5 %
153 773
153 773
airware 313822 %
Перегретая
платье на зиму женское повседневное
296
208.3 %
152 794
152 794
airware 51619.6 %
Перегретая
платье женское повседневное зима
125
530.8 %
152 252
152 252
airware 121802 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное
4 931
69 %
132 861
132 861
airware 2694.4 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское
654
409.3 %
132 861
132 861
airware 20315.1 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное
498
2879.4 %
132 861
132 861
airware 26678.9 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное
8 906
1546.1 %
132 861
132 861
airware 1491.81 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
131
5.7 %
131 765
131 765
airware 100584 %
Перегретая
повседневное офисное платье женское
49
594.4 %
129 662
129 662
airware 264616 %
Перегретая
платье в офис женское повседневное
76
1035.7 %
129 662
129 662
airware 170608 %
Перегретая
платье повседневное офисное женское
51
800 %
129 662
129 662
airware 254239 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное деловое
259
412.5 %
129 411
129 411
airware 49965.6 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное легкое
729
65 %
128 503
128 503
airware 17627.3 %
Перегретая
повседневное платье женское офисное
91
183.3 %
127 753
127 753
airware 140388 %
Перегретая
женское платье офисное повседневное
217
552.8 %
127 753
127 753
airware 58872.4 %
Перегретая
легкое платье женское летнее повседневное
44
208.8 %
126 384
126 384
airware 287236 %
Перегретая
летнее платье женское легкое повседневное
54
88.5 %
126 384
126 384
airware 234044 %
Перегретая
платье удлиненное женское повседневное
48
350 %
126 038
126 038
airware 262579 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее легкое
168
85.5 %
124 622
124 622
airware 74179.8 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное
1 427
184.7 %
122 753
122 753
airware 8602.17 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
56
257.4 %
115 171
115 171
airware 205662 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
76
160.1 %
114 541
114 541
airware 150712 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень
1 728
3438.2 %
114 498
114 498
airware 6626.04 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное офисное
146
281.7 %
114 498
114 498
airware 78423.3 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
181
482.4 %
114 498
114 498
airware 63258.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное офисное
401
252.5 %
114 498
114 498
airware 28553.1 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
115
193.8 %
114 498
114 498
airware 99563.5 %
Перегретая
платье женское повседневное осень офисное
197
241.3 %
114 498
114 498
airware 58120.8 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
332
445.2 %
114 498
114 498
airware 34487.4 %
Перегретая
платье женское с длинными рукавами повседневное
89
3016.7 %
113 808
113 808
airware 127874 %
Перегретая
платье женское повседневное с длинным рукавом
232
182 %
113 808
113 808
airware 49055.2 %
Перегретая
платье повседневное женское с длинным рукавом
104
1105.6 %
113 808
113 808
airware 109431 %
Перегретая
платье повседневное с длинным рукавом женское
60
350 %
111 751
111 751
airware 186252 %
Перегретая
повседневное платье женское с длинным рукавом
36
564.3 %
111 751
111 751
airware 310419 %
Перегретая
женское платье с длинным рукавом повседневное
73
381.8 %
111 751
111 751
airware 153084 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное с рукавами
557
111.4 %
109 401
109 401
airware 19641.1 %
Перегретая
платье женское длинное с рукавами повседневное
456
51.8 %
109 401
109 401
airware 23991.4 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом длинным
96
3250 %
109 401
109 401
airware 113959 %
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