Спрос на женское 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 на осень нарядное женское
108
287.5 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
женское нарядное платье осень
40
198.1 %
184 725
184 725
airware 461812 %
Перегретая
платье женское осень нарядное
1 731
279.9 %
184 725
184 725
airware 10671.6 %
Перегретая
платье женское нарядное на осень
730
178.7 %
184 725
184 725
airware 25304.8 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
81
426.5 %
184 725
184 725
airware 228056 %
Перегретая
платье осень нарядное женское
179
1326.9 %
184 725
184 725
airware 103198 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
108
70 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
платье женское на осень нарядное
312
145 %
184 725
184 725
airware 59206.7 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
118
190.8 %
184 725
184 725
airware 156547 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
138
861.8 %
184 725
184 725
airware 133859 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
84
71.7 %
184 406
184 406
airware 219531 %
Перегретая
платье вечернее осень женское
69
278.6 %
184 406
184 406
airware 267255 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 335
301.4 %
184 406
184 406
airware 13813.2 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
100
2050 %
184 406
184 406
airware 184406 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
968
294.5 %
184 406
184 406
airware 19050.2 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
56
166.7 %
184 406
184 406
airware 329296 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
42
77.3 %
184 406
184 406
airware 439062 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
291
296.4 %
184 406
184 406
airware 63369.8 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
50
334.6 %
184 406
184 406
airware 368812 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
платье на каждый день женское осень
809
279.8 %
183 208
183 208
airware 22646.2 %
Перегретая
платье женское на каждый день осень
365
4105.6 %
183 208
183 208
airware 50194 %
Перегретая
платье на каждый день осень женское
62
171.6 %
183 208
183 208
airware 295497 %
Перегретая
платье женское осень на каждый день
59
253.4 %
183 208
183 208
airware 310522 %
Перегретая
платье женское осень 48
67
189.6 %
182 996
182 996
airware 273128 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
235
1432.4 %
179 149
179 149
airware 76233.6 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
45
850 %
175 650
175 650
airware 390333 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
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