Спрос на платья женские платья

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 вечерние праздничные на свадьбу женские
60
153.4 %
69 740
69 740
airware 116233 %
Перегретая
ликвидация остатков женской одежды летней платья
151
153.4 %
252
252
airware 166.89 %
Перегретая
новогодние вечерние платья женские
86
153.6 %
41 595
41 595
airware 48366.3 %
Перегретая
красные платья женские на новый год
173
153.6 %
3 716
3 716
airware 2147.98 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
теплые зимние платья женские
87
153.6 %
41 554
41 554
airware 47763.2 %
Перегретая
платья вязаные женские теплые больших размеров
57
153.6 %
2 770
2 770
airware 4859.65 %
Перегретая
новогоднее платья женское
82
153.8 %
51 640
51 640
airware 62975.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
шерстяные платья женские длинные
126
154.1 %
6 739
6 739
airware 5348.41 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
151
154.1 %
21 927
21 927
airware 14521.2 %
Перегретая
красивые платья на вечеринку женское
148
154.2 %
63 061
63 061
airware 42608.8 %
Перегретая
домашние теплые платья женские
75
154.2 %
4 880
4 880
airware 6506.67 %
Перегретая
зимний платья женский двойка
100
154.2 %
742
742
airware 742 %
Перегретая
новогодние платья женские длинные
49
154.3 %
20 022
20 022
airware 40861.2 %
Перегретая
платья женские зима 2025
120
154.3 %
106 303
106 303
airware 88585.8 %
Перегретая
платья праздничные женские красивые
2 903
154.5 %
63 952
63 952
airware 2202.96 %
Перегретая
женские платья зимние больших размеров
135
154.7 %
102 490
102 490
airware 75918.5 %
Перегретая
новогодние женские платья больших размеров
89
154.7 %
9 781
9 781
airware 10989.9 %
Перегретая
платья зимние женские теплые короткие
87
154.8 %
3 842
3 842
airware 4416.09 %
Перегретая
платья оверсайз женские зимние
44
154.8 %
36 161
36 161
airware 82184.1 %
Перегретая
платья женские новогодние 2026
66
154.8 %
6 573
6 573
airware 9959.09 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья туники женские нарядные
63
155 %
5 357
5 357
airware 8503.18 %
Перегретая
платья туника женская теплая
164
155.1 %
3 213
3 213
airware 1959.15 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
139
155.3 %
57 370
57 370
airware 41273.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
платья женские трикотажные теплые
76
155.6 %
27 712
27 712
airware 36463.2 %
Перегретая
зимние платья мусульманские женские
108
155.9 %
5 454
5 454
airware 5050 %
Перегретая
шерстяные платья женские короткие
72
155.9 %
922
922
airware 1280.56 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние на новый год
35
156.1 %
43 068
43 068
airware 123051 %
Перегретая
вязаные платья женские теплые короткие
51
156.2 %
1 987
1 987
airware 3896.08 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
брендовые платья женские осенние
46
157 %
1 319
1 319
airware 2867.39 %
Перегретая
зимние мусульманские платья женские
151
157.1 %
5 468
5 468
airware 3621.19 %
Перегретая
платья на новый год женские больших размеров
240
157.1 %
10 079
10 079
airware 4199.58 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
121
157.1 %
4 304
4 304
airware 3557.02 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
платья национальные женские узбекские
57
157.5 %
74
74
airware 129.82 %
Перегретая
зимние платья женские нарядные
57
157.5 %
158 714
158 714
airware 278446 %
Перегретая
платья женские повседневные больших
41
157.9 %
35 684
35 684
airware 87034.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
платья новогоднее женское
135
158 %
50 753
50 753
airware 37594.8 %
Перегретая
платья теплые женские вязаные
122
158 %
17 685
17 685
airware 14495.9 %
Перегретая
платья нарядные женские миди
80
158.1 %
101 689
101 689
airware 127111 %
Перегретая
нарядные платья на новый год женские
157
158.3 %
42 715
42 715
airware 27207 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
118
158.3 %
22 408
22 408
airware 18989.8 %
Перегретая
красивые платья на новый год женские
77
158.5 %
10 453
10 453
airware 13575.3 %
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