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
платье осеннее повседневное женское
109
361.4 %
189 662
189 662
airware 174002 %
Перегретая
повседневное платье женское трикотажное
38
196.2 %
65 525
65 525
airware 172434 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное короткое
37
3750 %
63 360
63 360
airware 171243 %
Перегретая
платье в офис женское повседневное
76
1035.7 %
129 662
129 662
airware 170608 %
Перегретая
повседневное платье женское короткое
37
296.7 %
62 726
62 726
airware 169530 %
Перегретая
платье женское повседневное хлопок
54
5350 %
90 500
90 500
airware 167593 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
114
1678.6 %
189 662
189 662
airware 166370 %
Перегретая
платье женское повседневное больших размеров 54-56
34
311.5 %
55 741
55 741
airware 163944 %
Перегретая
платье повседневное женское миди
60
150 %
96 629
96 629
airware 161048 %
Перегретая
женское повседневное платье
139
13850 %
222 730
222 730
airware 160237 %
Перегретая
повседневное платье женское длинное
60
1250 %
95 081
95 081
airware 158468 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное больших размеров
62
279.6 %
96 510
96 510
airware 155661 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
64
158.5 %
99 217
99 217
airware 155027 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
43
1483.3 %
66 019
66 019
airware 153533 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное длинное
38
190.7 %
58 228
58 228
airware 153232 %
Перегретая
женское платье с длинным рукавом повседневное
73
381.8 %
111 751
111 751
airware 153084 %
Перегретая
платье женское повседневное 52-54 размер
53
1010 %
80 265
80 265
airware 151443 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
76
160.1 %
114 541
114 541
airware 150712 %
Перегретая
платье женское повседневное свободное
70
586.4 %
104 476
104 476
airware 149251 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
платье с коротким рукавом женское повседневное
52
250 %
76 659
76 659
airware 147421 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
133
1950 %
189 662
189 662
airware 142603 %
Перегретая
повседневное платье женское офисное
91
183.3 %
127 753
127 753
airware 140388 %
Перегретая
платье женское повседневное трикотажное
48
650 %
65 551
65 551
airware 136565 %
Перегретая
платье женское повседневное осень больших
67
39.3 %
91 032
91 032
airware 135869 %
Перегретая
платье трикотажное женское повседневное
49
494.4 %
65 294
65 294
airware 133253 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
76
295.2 %
99 217
99 217
airware 130549 %
Перегретая
платье женское трикотажное повседневное
50
383.3 %
64 864
64 864
airware 129728 %
Перегретая
платье женское 54-56 размер повседневное
50
1200 %
64 721
64 721
airware 129442 %
Перегретая
платье женское с длинными рукавами повседневное
89
3016.7 %
113 808
113 808
airware 127874 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
145
323.6 %
182 862
182 862
airware 126112 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное с коротким рукавом
56
230 %
69 008
69 008
airware 123229 %
Перегретая
платье женское летнее короткое повседневное
63
68.9 %
77 204
77 204
airware 122546 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье женское повседневное зима
125
530.8 %
152 252
152 252
airware 121802 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
154
4.6 %
185 361
185 361
airware 120364 %
Перегретая
платье женское повседневное осень трикотаж
52
692.9 %
62 436
62 436
airware 120069 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное длинное
83
287.1 %
99 217
99 217
airware 119539 %
Перегретая
женское платье летнее больших размеров повседневное
48
19.6 %
57 216
57 216
airware 119200 %
Перегретая
платье женское прямое повседневное больших размеров
38
242.3 %
45 071
45 071
airware 118608 %
Перегретая
платье женское повседневное миди осень
79
175.4 %
92 572
92 572
airware 117180 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное миди
80
131.8 %
92 572
92 572
airware 115715 %
Перегретая
повседневное трикотажное платье женское
56
243.1 %
64 787
64 787
airware 115691 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное для невысоких весна
39
193.8 %
44 937
44 937
airware 115223 %
Перегретая
платье повседневное больших размеров женское
66
285.7 %
75 987
75 987
airware 115132 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
159
10.5 %
182 862
182 862
airware 115008 %
Перегретая
платье мини женское повседневное
44
308.8 %
50 251
50 251
airware 114207 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом длинным
96
3250 %
109 401
109 401
airware 113959 %
Перегретая
платье женское короткое повседневное
57
425 %
62 786
62 786
airware 110151 %
Перегретая
платье женское повседневное с коротким рукавом
67
565.4 %
73 433
73 433
airware 109601 %
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