Спрос на женский 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 женские пинтерест
184
333.1 %
11 909
11 909
airware 6472.28 %
Перегретая
платья женские пиджак
101
296.3 %
6 665
6 665
airware 6599.01 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
118
158.3 %
22 408
22 408
airware 18989.8 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
398
405.4 %
86 665
86 665
airware 21775.1 %
Перегретая
платья женские офисные стильные больших размеров
87
252.3 %
56 155
56 155
airware 64546 %
Перегретая
платья женские офисные стильные
784
1194.4 %
70 068
70 068
airware 8937.24 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные больших размеров
32
41.4 %
35 560
35 560
airware 111125 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
119
208.7 %
133 165
133 165
airware 111903 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платья женские офисные для полных
105
2050 %
24 614
24 614
airware 23441.9 %
Перегретая
платья женские офисные больших размеров
215
766.7 %
49 391
49 391
airware 22972.6 %
Перегретая
платья женские офисные беларусь
140
438.9 %
6 476
6 476
airware 4625.71 %
Перегретая
платья женские офисные
1 478
2289.4 %
141 994
141 994
airware 9607.17 %
Перегретая
платья женские офисное
83
642.9 %
141 994
141 994
airware 171077 %
Перегретая
платья женские откровенные
60
212.2 %
469
469
airware 781.67 %
Перегретая
платья женские осень турция
78
189.3 %
10 600
10 600
airware 13589.7 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
79
147.5 %
78 757
78 757
airware 99692.4 %
Перегретая
платья женские осень теплые
49
930 %
328 129
328 129
airware 669651 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
54
850 %
188 213
188 213
airware 348543 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
86
423.9 %
7 544
7 544
airware 8772.09 %
Перегретая
платья женские осень миди
50
0.5 %
120 107
120 107
airware 240214 %
Перегретая
платья женские осень лапша
52
18.4 %
17 271
17 271
airware 33213.5 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
149
112 %
57 370
57 370
airware 38503.4 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
68
211.9 %
10 875
10 875
airware 15992.7 %
Перегретая
платья женские осень зима
356
473.5 %
266 372
266 372
airware 74823.6 %
Перегретая
платья женские осень длинные лапша
50
161.1 %
8 666
8 666
airware 17332 %
Перегретая
платья женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
456
170.6 %
20 140
20 140
airware 4416.67 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 387
620.8 %
129 353
129 353
airware 9326.1 %
Перегретая
платья женские осень больших
135
396.2 %
127 721
127 721
airware 94608.1 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
120
294.9 %
12 074
12 074
airware 10061.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 141
173.1 %
35 588
35 588
airware 3119.02 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
320
2183.3 %
71 256
71 256
airware 22267.5 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья женские осень
14 947
306.7 %
328 129
328 129
airware 2195.28 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
77
237.8 %
188 213
188 213
airware 244432 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
139
325.7 %
153 123
153 123
airware 110160 %
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