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
летние платья женские легкие большие размеры длинные
42
160 %
47 853
47 853
airware 113936 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
46
159.5 %
47 665
47 665
airware 103620 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные короткие
376
213.5 %
47 619
47 619
airware 12664.6 %
Перегретая
модные платья 2025 женские вечерние
380
728.6 %
47 514
47 514
airware 12503.7 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
обтягивающие платья женские
42
4250 %
47 044
47 044
airware 112010 %
Перегретая
платья летние женские теплые
71
132.1 %
47 006
47 006
airware 66205.6 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
41
365.4 %
46 996
46 996
airware 114624 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 057
283.4 %
46 993
46 993
airware 929.27 %
Перегретая
платья женские летние больших размеров повседневные
77
591.7 %
46 989
46 989
airware 61024.7 %
Перегретая
платья женские на вечер
70
300 %
46 934
46 934
airware 67048.6 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
платья трикотажные женские длинные
116
775 %
46 823
46 823
airware 40364.7 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
платья женские свободные модные
72
196.9 %
46 780
46 780
airware 64972.2 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
красивые женские платья на праздник
229
668.9 %
46 685
46 685
airware 20386.5 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
175
242.3 %
46 664
46 664
airware 26665.1 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
платья красивые женские на праздник
117
500 %
46 595
46 595
airware 39824.8 %
Перегретая
большие платья женские
131
394.7 %
46 590
46 590
airware 35564.9 %
Перегретая
платья женские красивые модные
75
338.5 %
46 583
46 583
airware 62110.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 893
266.8 %
46 537
46 537
airware 275.48 %
Перегретая
платья женские обтягивающие
120
374.3 %
46 439
46 439
airware 38699.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские длинные
53
303.3 %
46 347
46 347
airware 87447.2 %
Перегретая
трикотажные длинные платья женские
54
410 %
46 338
46 338
airware 85811.1 %
Перегретая
платья вечерний женские
177
434.8 %
46 295
46 295
airware 26155.4 %
Перегретая
платья на вечер женские
184
264 %
46 295
46 295
airware 25160.3 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные короткие
127
503.6 %
46 281
46 281
airware 36441.7 %
Перегретая
платья трикотажные длинные женские
68
208.1 %
46 193
46 193
airware 67930.9 %
Перегретая
летние платья женские больших размеров легкие
221
180.2 %
45 989
45 989
airware 20809.5 %
Перегретая
платья обтягивающие женские
259
913.3 %
45 967
45 967
airware 17747.9 %
Перегретая
красивые платья женские на праздник
50
313.2 %
45 953
45 953
airware 91906 %
Перегретая
классические платья женские большие. размеры
53
531.8 %
45 819
45 819
airware 86451 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
123
214 %
45 771
45 771
airware 37212.2 %
Перегретая
яркие платья женские
146
367.4 %
45 628
45 628
airware 31252.1 %
Перегретая
модные платья 2025 женские праздничные
148
1283.3 %
45 606
45 606
airware 30814.9 %
Перегретая
летние платья женские легкие большие размеры
109
48.2 %
45 128
45 128
airware 41401.8 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние стильные короткие
80
223.9 %
45 020
45 020
airware 56275 %
Перегретая
платья зеленого цвета женские
39
310 %
44 962
44 962
airware 115287 %
Перегретая
женские красивые платья на торжество
51
1070 %
44 805
44 805
airware 87853 %
Перегретая
домашние платья женские больших
223
769.4 %
44 707
44 707
airware 20048 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные для полных
85
581.2 %
44 512
44 512
airware 52367.1 %
Перегретая
платья женские праздничные стильные на свадьбу
143
205.4 %
44 432
44 432
airware 31071.3 %
Перегретая
красивые нарядные платья женские для торжества
186
18550 %
44 227
44 227
airware 23778 %
Перегретая
мини платья женские вечерние
45
275 %
44 042
44 042
airware 97871.1 %
Перегретая
платья для нового года женские
165
163 %
44 021
44 021
airware 26679.4 %
Перегретая
вечерние мини платья женские
47
343.8 %
44 002
44 002
airware 93621.3 %
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