Спрос на женские платья

Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
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 на новый год женские
1 124
192.6 %
51 233
51 233
airware 4558.1 %
Перегретая
модные платья 2025 женские
1 292
318.6 %
51 029
51 029
airware 3949.61 %
Перегретая
стильные платья 2025 женские
40
231.8 %
50 961
50 961
airware 127402 %
Перегретая
платья женские модные 2025
142
252.9 %
50 830
50 830
airware 35795.8 %
Перегретая
новогоднее платья женское
42
155 %
50 810
50 810
airware 120976 %
Перегретая
женские нарядные платья на свадьбу
67
298.1 %
50 806
50 806
airware 75829.9 %
Перегретая
платья модные 2025 женские
70
195.8 %
50 756
50 756
airware 72508.6 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
платья женские синие
46
707.1 %
50 706
50 706
airware 110230 %
Перегретая
стильные платья женские 2025
228
178.8 %
50 615
50 615
airware 22199.6 %
Перегретая
платья новогоднее женское
90
155.9 %
50 438
50 438
airware 56042.2 %
Перегретая
платья новогодние женские
1 263
166.1 %
50 346
50 346
airware 3986.22 %
Перегретая
новогодние платья женские
3 324
199.1 %
50 342
50 342
airware 1514.5 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные больших размеров
493
658.6 %
50 267
50 267
airware 10196.2 %
Перегретая
платья женские новогодние
503
175.4 %
50 162
50 162
airware 9972.56 %
Перегретая
новогодние женские платья
461
188 %
50 153
50 153
airware 10879.2 %
Перегретая
женские новогодние платья
235
177.7 %
50 142
50 142
airware 21337 %
Перегретая
синие платья женские
87
407.9 %
49 948
49 948
airware 57411.5 %
Перегретая
платья домашние женские летние
110
247.3 %
49 886
49 886
airware 45350.9 %
Перегретая
платья синие женские
69
3500 %
49 802
49 802
airware 72176.8 %
Перегретая
платья женские нарядные больших размеров 54-56
195
1550 %
49 488
49 488
airware 25378.5 %
Перегретая
платья женские больших размеров офисные
300
783.3 %
49 172
49 172
airware 16390.7 %
Перегретая
платья женские праздничные короткие вечерние
253
220.9 %
48 869
48 869
airware 19315.8 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние короткие
111
276.5 %
48 737
48 737
airware 43907.2 %
Перегретая
платья на лямках женские
41
391.7 %
48 600
48 600
airware 118537 %
Перегретая
женские платья нарядные модные
411
797.3 %
48 551
48 551
airware 11812.9 %
Перегретая
лямка платья женский
71
3600 %
48 540
48 540
airware 68366.2 %
Перегретая
платья базовые женские длинные
144
7150 %
48 474
48 474
airware 33662.5 %
Перегретая
базовые платья женские длинные
220
586.6 %
48 474
48 474
airware 22033.6 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
55
339.5 %
48 463
48 463
airware 88114.5 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
52
68.2 %
48 463
48 463
airware 93198.1 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров повседневные
155
10.3 %
48 448
48 448
airware 31256.8 %
Перегретая
платья облегающие женские
136
1410 %
48 422
48 422
airware 35604.4 %
Перегретая
платья женские облегающие
201
429.2 %
48 379
48 379
airware 24069.2 %
Перегретая
вечерние платья женские короткие праздничные
79
827.8 %
48 245
48 245
airware 61069.6 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные короткие
78
338.9 %
48 213
48 213
airware 61811.5 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
836
298.1 %
48 161
48 161
airware 5760.88 %
Перегретая
женские платья больших размеров летние на полных
103
47.2 %
48 155
48 155
airware 46752.4 %
Перегретая
черные нарядные платья женские
41
265.8 %
48 145
48 145
airware 117427 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
531
178 %
48 116
48 116
airware 9061.39 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
280
226.1 %
48 116
48 116
airware 17184.3 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
691
3888.9 %
48 101
48 101
airware 6961.07 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные короткие
71
596.2 %
48 068
48 068
airware 67701.4 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
облегающие платья женские
65
591.7 %
48 014
48 014
airware 73867.7 %
Перегретая
платья летние женские легкие больших размеров длинные
45
4.9 %
47 853
47 853
airware 106340 %
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