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 праздничные больших размеров 50-54
81
400 %
55 320
55 320
airware 68296.3 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров
4 022
375.4 %
123 870
123 870
airware 3079.81 %
Перегретая
платья женские праздничные большие размеры
52
275 %
123 870
123 870
airware 238212 %
Перегретая
платья женские праздничные блестящие
94
180.6 %
10 003
10 003
airware 10641.5 %
Перегретая
платья женские праздничные белые
91
334.4 %
28 899
28 899
airware 31757.1 %
Перегретая
платья женские праздничные белорусские
104
570 %
10 521
10 521
airware 10116.3 %
Перегретая
платья женские праздничные белое
36
770 %
28 893
28 893
airware 80258.3 %
Перегретая
платья женские праздничные беларусь размер 50-52
55
187.5 %
772
772
airware 1403.64 %
Перегретая
платья женские праздничные беларусь больших размеров
44
450 %
8 591
8 591
airware 19525 %
Перегретая
платья женские праздничные беларусь
74
314.3 %
10 642
10 642
airware 14381.1 %
Перегретая
платья женские праздничные бежевые
38
430 %
17 135
17 135
airware 45092.1 %
Перегретая
платья женские праздничные атласные
45
1550 %
8 286
8 286
airware 18413.3 %
Перегретая
платья женские праздничные 54-56 размер
44
250 %
52 180
52 180
airware 118591 %
Перегретая
платья женские праздничные
71 546
389.1 %
136 986
136 986
airware 191.47 %
Перегретая
платья женские праздничное
82
210.8 %
136 986
136 986
airware 167056 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные по колено
231
186.7 %
1 055
1 055
airware 456.71 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные длинные
125
300 %
47 313
47 313
airware 37850.4 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные больших размеров
133
173.1 %
17 368
17 368
airware 13058.7 %
Перегретая
платья женские повседневные трикотажные
266
222.7 %
63 775
63 775
airware 23975.6 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые больших размеров
71
150 %
25 240
25 240
airware 35549.3 %
Перегретая
платья женские повседневные теплые
693
172.2 %
33 064
33 064
airware 4771.14 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные большие размеры
69
355.9 %
35 726
35 726
airware 51776.8 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 52-54
147
1286.4 %
51 095
51 095
airware 34758.5 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 48-50
240
408.2 %
73 114
73 114
airware 30464.2 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 46
74
1530 %
95 920
95 920
airware 129622 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные 44
45
2300 %
89 298
89 298
airware 198440 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
517
324.6 %
133 165
133 165
airware 25757.3 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья женские повседневные летние свободного кроя
67
209.5 %
59 722
59 722
airware 89137.3 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
142
885.3 %
186 275
186 275
airware 131180 %
Перегретая
платья женские повседневные домашние
36
377.3 %
30 800
30 800
airware 85555.5 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
104
262.2 %
122 407
122 407
airware 117699 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров трикотажные с цветами
53
707.1 %
1 697
1 697
airware 3201.89 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров трикотажные
78
650 %
16 897
16 897
airware 21662.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров офисные
54
160.2 %
35 814
35 814
airware 66322.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров летнее
53
303.3 %
44 485
44 485
airware 83934 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
185
501.2 %
5 139
5 139
airware 2777.84 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
736
9250 %
77 845
77 845
airware 10576.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших
41
157.9 %
35 684
35 684
airware 87034.1 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
157
735 %
9 545
9 545
airware 6079.62 %
Перегретая
платья женские повседневные
7 310
982.5 %
225 574
225 574
airware 3085.83 %
Перегретая
платья женские пляжные
60
264.3 %
59 649
59 649
airware 99415 %
Перегретая
платья женские плюс сайз
49
866.7 %
19 840
19 840
airware 40489.8 %
Перегретая
платья женские плиссировка
34
211.5 %
4 146
4 146
airware 12194.1 %
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