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
вечерние платья женские праздничные белые
36
377.3 %
39 421
39 421
airware 109503 %
Перегретая
платья в цветочек женские
148
619.2 %
39 262
39 262
airware 26528.4 %
Перегретая
платья 52-54 женские модные
79
322.4 %
39 197
39 197
airware 49616.5 %
Перегретая
платья яркие женские вечерние
42
170 %
39 065
39 065
airware 93011.9 %
Перегретая
яркие платья женские вечерние
126
200 %
39 065
39 065
airware 31004 %
Перегретая
летние платья женские больших размеров легкие
204
192.9 %
38 919
38 919
airware 19077.9 %
Перегретая
платья белое женское вечернее
60
192.9 %
38 869
38 869
airware 64781.7 %
Перегретая
платья вечерние женские белые
56
243.1 %
38 860
38 860
airware 69392.9 %
Перегретая
вечерние белые платья женские
54
850 %
38 834
38 834
airware 71914.8 %
Перегретая
платья летние женские легкие больших размеров
138
36.2 %
38 818
38 818
airware 28129 %
Перегретая
вечерние платья женские белое
51
1750 %
38 797
38 797
airware 76072.5 %
Перегретая
белые платья женские вечерние
480
143.5 %
38 789
38 789
airware 8081.04 %
Перегретая
платья женские зимние больших
32
160.3 %
38 652
38 652
airware 120788 %
Перегретая
платья женские вечерние короткие больших размеров
50
550 %
38 235
38 235
airware 76470 %
Перегретая
платья в китайском стиле женские
86
555.9 %
38 072
38 072
airware 44269.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 305
456.5 %
38 023
38 023
airware 2913.64 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
ремень нарядный женский для платья
127
2166.7 %
37 848
37 848
airware 29801.6 %
Перегретая
женские платья нарядные модные
464
415.4 %
37 709
37 709
airware 8126.94 %
Перегретая
трендовые платья 2025 женские
969
1308.4 %
37 665
37 665
airware 3887 %
Перегретая
нежные платья женские
138
6850 %
37 491
37 491
airware 27167.4 %
Перегретая
короткие платья для дома женские
38
683.3 %
37 356
37 356
airware 98305.3 %
Перегретая
домашние платья женские короткие
33
316.7 %
37 356
37 356
airware 113200 %
Перегретая
домашние платья женские для дома короткие
78
389.1 %
37 356
37 356
airware 47892.3 %
Перегретая
платья с воротником женские
321
1739.5 %
36 991
36 991
airware 11523.7 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские больших размеров
91
192.2 %
36 932
36 932
airware 40584.6 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные новогодние
342
150.6 %
36 910
36 910
airware 10792.4 %
Перегретая
нарядный ремень женский для платья
57
1850 %
36 903
36 903
airware 64742.1 %
Перегретая
платья женские с воротником
73
3700 %
36 832
36 832
airware 50454.8 %
Перегретая
платья воротником женская
45
314.7 %
36 714
36 714
airware 81586.7 %
Перегретая
женские летние платья больших размеров нарядные
50
605.6 %
36 607
36 607
airware 73214 %
Перегретая
платья вечерние женские на свадьбу больших размеров
125
340.7 %
36 522
36 522
airware 29217.6 %
Перегретая
вечерние платья женские больших размеров на свадьбу
233
498.1 %
36 522
36 522
airware 15674.7 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу больших размеров
342
272.6 %
36 522
36 522
airware 10679 %
Перегретая
платья вечерние на свадьбу женские больших размеров
107
187.8 %
36 522
36 522
airware 34132.7 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу больших размеров
373
4712.5 %
36 522
36 522
airware 9791.42 %
Перегретая
платья на день рождения женское
708
730.8 %
36 482
36 482
airware 5152.82 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров нарядные
250
11.4 %
36 459
36 459
airware 14583.6 %
Перегретая
платья домашние женские летние
81
72.7 %
36 319
36 319
airware 44838.3 %
Перегретая
платья женские на день рождения
122
304.2 %
36 190
36 190
airware 29663.9 %
Перегретая
платья оверсайз женские зимние
44
154.8 %
36 161
36 161
airware 82184.1 %
Перегретая
зимние платья женские оверсайз
91
171.3 %
36 161
36 161
airware 39737.4 %
Перегретая
платья пляжные женские летние больших размеров
43
427.8 %
36 126
36 126
airware 84014 %
Перегретая
платья женские праздничные на свадьбу больших размеров
92
91.5 %
35 904
35 904
airware 39026.1 %
Перегретая
женские платья праздничные на свадьбу больших размеров
38
131 %
35 904
35 904
airware 94484.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров офисные
54
160.2 %
35 814
35 814
airware 66322.2 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные большие размеры
69
355.9 %
35 726
35 726
airware 51776.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших
41
157.9 %
35 684
35 684
airware 87034.1 %
Перегретая
платья женские теплое длинное
65
282.1 %
35 640
35 640
airware 54830.8 %
Перегретая
женские платья теплые длинные
62
263.8 %
35 624
35 624
airware 57458.1 %
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