Спрос на женские вечернее платье

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 женское вечернее осень
1 163
1201.5 %
191 398
191 398
airware 16457.3 %
Перегретая
вечернее платье осеннее женское
35
166.7 %
191 398
191 398
airware 546851 %
Перегретая
осеннее платье женское вечернее
69
510 %
191 398
191 398
airware 277388 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
50
166.3 %
191 398
191 398
airware 382796 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
59
605.6 %
191 398
191 398
airware 324403 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
57
1000 %
191 398
191 398
airware 335786 %
Перегретая
платье нарядное вечернее праздничное женское
2 270
160.2 %
191 172
191 172
airware 8421.68 %
Перегретая
нарядное платье женское праздничное вечернее
449
256.9 %
191 172
191 172
airware 42577.3 %
Перегретая
платье нарядное женское праздничное вечернее
1 015
226.8 %
191 172
191 172
airware 18834.7 %
Перегретая
праздничное платье женское нарядное вечернее
312
239.1 %
191 172
191 172
airware 61273.1 %
Перегретая
платье праздничное женское нарядное вечернее
807
249.8 %
191 172
191 172
airware 23689.2 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее нарядное
3 584
267.7 %
191 172
191 172
airware 5334.04 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное вечернее
16 147
201.1 %
191 172
191 172
airware 1183.95 %
Перегретая
платье женское вечернее праздничное нарядное
3 248
379.7 %
191 172
191 172
airware 5885.84 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
115
472.7 %
191 104
191 104
airware 166177 %
Перегретая
вечернее осеннее платье женское
149
215.6 %
191 104
191 104
airware 128258 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
92
4650 %
191 104
191 104
airware 207722 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
120
329.1 %
191 104
191 104
airware 159253 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
96
419.2 %
191 104
191 104
airware 199067 %
Перегретая
осеннее вечернее платье женское
137
192.7 %
191 104
191 104
airware 139492 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
153
223.9 %
191 104
191 104
airware 124905 %
Перегретая
платье вечернее с рукавами женское
67
887.5 %
190 718
190 718
airware 284654 %
Перегретая
платье с рукавами вечернее женское
64
426.5 %
190 718
190 718
airware 297997 %
Перегретая
вечернее платье с рукавом женское
61
163 %
190 718
190 718
airware 312652 %
Перегретая
платье женское вечернее с вырезом
167
457.3 %
187 731
187 731
airware 112414 %
Перегретая
вечернее платье женское с вырезом
57
278 %
187 600
187 600
airware 329123 %
Перегретая
платье вечернее женское с вырезом
45
4550 %
187 600
187 600
airware 416889 %
Перегретая
вечернее платье женское осеннее
303
668.4 %
186 451
186 451
airware 61535 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 370
211.4 %
186 451
186 451
airware 13609.6 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
702
3460 %
186 451
186 451
airware 26560 %
Перегретая
платье осеннее женское вечернее
314
1213 %
186 451
186 451
airware 59379.3 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
298
325.9 %
186 451
186 451
airware 62567.4 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
345
1966.7 %
186 451
186 451
airware 54043.8 %
Перегретая
платье женское летнее нарядное праздничное вечернее
290
51.4 %
185 295
185 295
airware 63894.8 %
Перегретая
платье с одним рукавом женское вечернее
54
175 %
174 146
174 146
airware 322493 %
Перегретая
платье с одним рукавом вечернее женское
226
734.8 %
174 146
174 146
airware 77055.8 %
Перегретая
платье женское вечернее с одним рукавом
36
500 %
174 146
174 146
airware 483739 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
57
568.2 %
172 629
172 629
airware 302858 %
Перегретая
платье женское зимнее вечернее
98
258.5 %
163 473
163 473
airware 166809 %
Перегретая
платье женское вечернее зимнее
250
261.9 %
156 182
156 182
airware 62472.8 %
Перегретая
платье вечернее зимнее женское
126
271.1 %
156 182
156 182
airware 123954 %
Перегретая
вечернее платье женское зимнее
135
257.7 %
156 182
156 182
airware 115690 %
Перегретая
платье женское вечернее 46 размер
83
226.6 %
153 628
153 628
airware 185094 %
Перегретая
платье вечернее женское 44
42
225 %
153 168
153 168
airware 364686 %
Перегретая
платье женское вечернее 44
69
337.5 %
151 885
151 885
airware 220123 %
Перегретая
платье женское вечернее 48
45
254.5 %
149 555
149 555
airware 332344 %
Перегретая
вечернее платье женское 48
38
208.3 %
149 555
149 555
airware 393566 %
Перегретая
вечернее платье женское 48 размер
41
770 %
144 851
144 851
airware 353295 %
Перегретая
платье вечернее женское 48 размер
44
308.8 %
144 851
144 851
airware 329207 %
Перегретая
платье женское 48 размер вечернее
45
950 %
144 851
144 851
airware 321891 %
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