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 женские нарядные больших размеров 54-56
183
682 %
49 480
49 480
airware 27038.2 %
Перегретая
платья женские больших размеров офисные
251
217 %
49 451
49 451
airware 19701.6 %
Перегретая
платья женские офисные больших размеров
215
766.7 %
49 391
49 391
airware 22972.6 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние короткие
138
256 %
49 318
49 318
airware 35737.7 %
Перегретая
платья женские нарядные стильные короткие
166
283.8 %
49 283
49 283
airware 29688.6 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные короткие
87
485 %
49 122
49 122
airware 56462.1 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские короткие
48
392.9 %
49 095
49 095
airware 102281 %
Перегретая
вечерние платья женские короткие праздничные
93
3150 %
49 026
49 026
airware 52716.1 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные короткие
98
272.7 %
48 978
48 978
airware 49977.6 %
Перегретая
платья женские облегающие
222
327.5 %
48 941
48 941
airware 22045.5 %
Перегретая
женские платья нарядные больших размеров 54-56
36
139.5 %
48 856
48 856
airware 135711 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
54
164.9 %
48 839
48 839
airware 90442.6 %
Перегретая
женские платья больших размеров офисные
78
41.8 %
48 645
48 645
airware 62365.4 %
Перегретая
лямка платья женский
66
3250 %
48 600
48 600
airware 73636.4 %
Перегретая
платья на лямках женские
153
170.5 %
48 600
48 600
airware 31764.7 %
Перегретая
женские платья больших размеров летние на полных
95
78.4 %
48 585
48 585
airware 51142.1 %
Перегретая
офисные платья женские больших размеров
44
225 %
48 563
48 563
airware 110370 %
Перегретая
платья облегающие женские
145
7200 %
48 549
48 549
airware 33482.1 %
Перегретая
женские офисные платья больших размеров
41
422.7 %
48 504
48 504
airware 118302 %
Перегретая
платья базовые женские длинные
143
2910 %
47 942
47 942
airware 33525.9 %
Перегретая
базовая платья женские длинные
76
287.5 %
47 942
47 942
airware 63081.6 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья женские свободные модные
87
183.8 %
47 433
47 433
airware 54520.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 421
420.3 %
47 429
47 429
airware 288.83 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
4 828
426.6 %
47 423
47 423
airware 982.25 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
36
950 %
47 418
47 418
airware 131717 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
64
306 %
47 400
47 400
airware 74062.5 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
53
65.2 %
47 400
47 400
airware 89434 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
515
247.3 %
47 400
47 400
airware 9203.88 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
748
1256.5 %
47 380
47 380
airware 6334.22 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
496
5010 %
47 346
47 346
airware 9545.56 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
571
290.9 %
47 345
47 345
airware 8291.59 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
125
300 %
47 313
47 313
airware 37850.4 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
302
221.6 %
47 247
47 247
airware 15644.7 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
288
1359.1 %
47 234
47 234
airware 16400.7 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
221
63.3 %
47 189
47 189
airware 21352.5 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
189
163.9 %
47 083
47 083
airware 24911.6 %
Перегретая
модные платья 2025 женские вечерние
416
732 %
46 999
46 999
airware 11297.8 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров 54-56
56
380.8 %
46 999
46 999
airware 83926.8 %
Перегретая
черная платья женская нарядная
36
213.6 %
46 996
46 996
airware 130544 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
платья женские на вечер
76
267.1 %
46 934
46 934
airware 61755.3 %
Перегретая
платья на вечер женские
190
325.4 %
46 934
46 934
airware 24702.1 %
Перегретая
летние платья женские легкие большие размеры длинные
44
500 %
46 865
46 865
airware 106511 %
Перегретая
яркие платья женские
135
569.2 %
46 861
46 861
airware 34711.9 %
Перегретая
платья женские красивые модные
79
426.2 %
46 815
46 815
airware 59259.5 %
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