Спрос на женский брючные костюмы

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
костюмы женские вечерние брючные
191
1323.3 %
35 314
35 314
airware 18489 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров
3 040
647.2 %
33 543
33 543
airware 1103.39 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров
501
163.2 %
33 534
33 534
airware 6693.41 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров
971
104.6 %
33 528
33 528
airware 3452.94 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров
308
215.5 %
33 487
33 487
airware 10872.4 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские
180
464.3 %
33 385
33 385
airware 18547.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
61
58.9 %
33 145
33 145
airware 54336.1 %
Перегретая
брючные женские костюмы больших размеров
103
999999 %
32 987
32 987
airware 32026.2 %
Перегретая
теплые костюмы женские брючные
70
244.4 %
30 882
30 882
airware 44117.1 %
Перегретая
тёплые брючные костюмы женские
57
385.3 %
30 854
30 854
airware 54129.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
51
333.3 %
30 830
30 830
airware 60451 %
Перегретая
женские теплые брючные костюмы
84
260 %
30 821
30 821
airware 36691.7 %
Перегретая
тёплые женские брючные костюмы
45
550 %
30 793
30 793
airware 68428.9 %
Перегретая
теплые костюмы брючные женские
88
1027.8 %
30 774
30 774
airware 34970.5 %
Перегретая
теплые брючные костюмы женские
635
387.8 %
30 734
30 734
airware 4840 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
102
217.2 %
30 659
30 659
airware 30057.8 %
Перегретая
брючные теплые костюмы женские
108
590 %
30 592
30 592
airware 28325.9 %
Перегретая
брючные костюмы теплые женские
116
424.2 %
30 581
30 581
airware 26362.9 %
Перегретая
брючные костюмы женские теплые
157
320.7 %
30 553
30 553
airware 19460.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
44
1050 %
30 249
30 249
airware 68747.7 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
258
1467.6 %
29 155
29 155
airware 11300.4 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
148
77.6 %
29 022
29 022
airware 19609.5 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
39
507.1 %
28 991
28 991
airware 74335.9 %
Перегретая
брючные костюмы женские праздничные больших размеров
76
280.3 %
24 929
24 929
airware 32801.3 %
Перегретая
праздничные брючные костюмы женские больших размеров
68
3350 %
24 917
24 917
airware 36642.6 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные
766
250.4 %
24 891
24 891
airware 3249.48 %
Перегретая
женские брючные костюмы праздничные больших размеров
534
460.8 %
24 883
24 883
airware 4659.74 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров праздничные
87
920 %
24 873
24 873
airware 28589.7 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров праздничные
54
208.8 %
24 864
24 864
airware 46044.4 %
Перегретая
костюмы брючные праздничные женские больших размеров
97
229.6 %
24 838
24 838
airware 25606.2 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров праздничные
99
416.7 %
24 836
24 836
airware 25086.9 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные больших размеров
38
140 %
24 811
24 811
airware 65292.1 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские праздничные
33
710 %
24 809
24 809
airware 75178.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные праздничные больших размеров
214
287.8 %
24 806
24 806
airware 11591.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные больших размеров
125
6200 %
24 779
24 779
airware 19823.2 %
Перегретая
костюмы женские вечерние нарядные брючные
69
2350 %
23 875
23 875
airware 34601.4 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные вечерние
638
241 %
23 584
23 584
airware 3696.55 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные нарядные
250
227.3 %
23 556
23 556
airware 9422.4 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные теплые
218
59 %
23 526
23 526
airware 10791.7 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
175
93.4 %
23 466
23 466
airware 13409.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
классические брючные костюмы женские
69
147.1 %
22 818
22 818
airware 33069.6 %
Перегретая
костюмы классика женские брючные
66
53.1 %
22 804
22 804
airware 34551.5 %
Перегретая
брючные костюмы женские классические
75
158.3 %
22 802
22 802
airware 30402.7 %
Перегретая
женские классические костюмы брючные
64
53.2 %
22 795
22 795
airware 35617.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные классические
84
121.4 %
22 746
22 746
airware 27078.6 %
Перегретая
брючные костюмы классические женские
34
97.8 %
22 720
22 720
airware 66823.5 %
Перегретая
женские костюмы брючные классические
46
181.4 %
22 705
22 705
airware 49358.7 %
Перегретая
костюмы классические женские брючные
142
56 %
22 700
22 700
airware 15985.9 %
Перегретая
женские брючные костюмы классические
111
534.2 %
22 649
22 649
airware 20404.5 %
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