Спрос на женская платья осень

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
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
88
177.5 %
189 662
189 662
airware 215525 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 814
113.7 %
189 662
189 662
airware 10455.5 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
436
263.7 %
189 662
189 662
airware 43500.5 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
20 138
839.7 %
189 662
189 662
airware 941.81 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
6 035
105.2 %
189 662
189 662
airware 3142.7 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 370
211.4 %
186 451
186 451
airware 13609.6 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
345
1966.7 %
186 451
186 451
airware 54043.8 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
274
313.5 %
185 203
185 203
airware 67592.3 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
66
10 %
184 556
184 556
airware 279630 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
65
66.1 %
184 556
184 556
airware 283932 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
87
4300 %
184 556
184 556
airware 212133 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень весна
39
41.5 %
184 556
184 556
airware 473220 %
Перегретая
платье женское осень 44-46
49
172.5 %
184 436
184 436
airware 376400 %
Перегретая
платье праздничное на осень женское
37
169.4 %
183 199
183 199
airware 495132 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платье осень праздничное женское
78
159.9 %
183 199
183 199
airware 234870 %
Перегретая
платье женское осень 48
53
215.6 %
183 039
183 039
airware 345357 %
Перегретая
платье на каждый день осень женское
59
159.3 %
181 137
181 137
airware 307012 %
Перегретая
платье женское осень на каждый день
61
195.2 %
181 137
181 137
airware 296946 %
Перегретая
платье женское праздничное осень
2 546
274.7 %
180 371
180 371
airware 7084.49 %
Перегретая
платье женское осень праздничное
2 331
297.5 %
180 371
180 371
airware 7737.92 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
136
407.9 %
180 371
180 371
airware 132626 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
119
347.5 %
180 371
180 371
airware 151572 %
Перегретая
платье праздничное женское осень
227
1285.3 %
180 371
180 371
airware 79458.6 %
Перегретая
платье осень женское праздничное
171
512.2 %
180 371
180 371
airware 105480 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
платье женское праздничное на осень
368
833 %
180 371
180 371
airware 49013.9 %
Перегретая
платье нарядное женское на осень
44
578.6 %
179 799
179 799
airware 408634 %
Перегретая
нарядное платье осень женское
66
256.2 %
179 799
179 799
airware 272423 %
Перегретая
нарядное платье женское на осень
48
583.3 %
179 799
179 799
airware 374581 %
Перегретая
нарядное платье женское осень
42
283.3 %
179 799
179 799
airware 428093 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
358.3 %
179 799
179 799
airware 485943 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
137
457.4 %
179 799
179 799
airware 131240 %
Перегретая
платье на осень женское нарядное
1 408
611 %
177 500
177 500
airware 12606.5 %
Перегретая
нарядное платье на осень женское
142
2316.7 %
177 500
177 500
airware 125000 %
Перегретая
платье нарядное осень женское
222
1283.3 %
177 500
177 500
airware 79955 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платье на осень нарядное женское
145
607.7 %
177 500
177 500
airware 122414 %
Перегретая
платье женское осень нарядное
1 728
219.1 %
177 500
177 500
airware 10272 %
Перегретая
платье женское нарядное на осень
650
161.1 %
177 500
177 500
airware 27307.7 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
119
400 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
платье осень нарядное женское
224
365.5 %
177 500
177 500
airware 79241.1 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
119
60.2 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
платье женское на осень нарядное
367
206.6 %
177 500
177 500
airware 48365.1 %
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