Спрос на костюмы брючный женские

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
брючные костюмы женские праздничные
494
297 %
37 710
37 710
airware 7633.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные
415
224.8 %
37 706
37 706
airware 9085.78 %
Перегретая
костюмы двойка женские брючные
59
31.9 %
37 687
37 687
airware 63876.3 %
Перегретая
костюмы женские брючные деловые
284
678.2 %
37 049
37 049
airware 13045.4 %
Перегретая
деловые костюмы женские брючные
85
26.6 %
36 945
36 945
airware 43464.7 %
Перегретая
женские деловые костюмы брючные
58
35.3 %
36 750
36 750
airware 63362.1 %
Перегретая
костюм женские брючный деловой
60
107.9 %
36 689
36 689
airware 61148.3 %
Перегретая
брючные женские костюмы больших размеров
109
3583.3 %
35 694
35 694
airware 32746.8 %
Перегретая
женские костюмы брючные больших размеров
286
168.3 %
35 667
35 667
airware 12471 %
Перегретая
вечерние брючные костюмы женские
220
661.1 %
35 620
35 620
airware 16190.9 %
Перегретая
вечерние костюмы женские брючные
107
189 %
35 618
35 618
airware 33287.9 %
Перегретая
брючные костюмы больших размеров женские
178
313.3 %
35 596
35 596
airware 19997.8 %
Перегретая
костюмы женские вечерние брючные
190
954.8 %
35 588
35 588
airware 18730.5 %
Перегретая
вечерние костюмы брючные женские
103
593.8 %
35 587
35 587
airware 34550.5 %
Перегретая
вечерние женские брючные костюмы
39
607.1 %
35 569
35 569
airware 91202.6 %
Перегретая
женские вечерние костюмы брючные
35
244.4 %
35 561
35 561
airware 101603 %
Перегретая
брючные вечерние костюмы женские
58
291.7 %
35 354
35 354
airware 60955.2 %
Перегретая
брючный костюм женские больших размеров
43
2100 %
35 302
35 302
airware 82097.7 %
Перегретая
брючный костюм большие размеры женские
74
339.5 %
35 299
35 299
airware 47701.4 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские брючные
34
8 %
35 290
35 290
airware 103794 %
Перегретая
костюмы женские брючные больших размеров
70
90 %
35 241
35 241
airware 50344.3 %
Перегретая
женские домашние брючные костюмы
70
205.6 %
32 962
32 962
airware 47088.6 %
Перегретая
брючные костюмы женские домашние
59
245 %
32 793
32 793
airware 55581.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские больших размеров
566
251.1 %
32 187
32 187
airware 5686.75 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров
3 222
1053.4 %
31 779
31 779
airware 986.31 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров
1 101
172.4 %
31 739
31 739
airware 2882.74 %
Перегретая
домашние брючные костюмы женские
155
366.3 %
30 603
30 603
airware 19743.9 %
Перегретая
костюмы брючные теплые женские
87
202.6 %
30 480
30 480
airware 35034.5 %
Перегретая
костюмы женские брючные теплые
46
999999 %
30 474
30 474
airware 66247.8 %
Перегретая
костюмы брючные женские теплые
37
461.1 %
30 466
30 466
airware 82340.5 %
Перегретая
брючные костюмы теплые женские
133
232.2 %
30 448
30 448
airware 22893.2 %
Перегретая
теплые костюмы брючные женские
89
454.5 %
30 444
30 444
airware 34206.7 %
Перегретая
брючные теплые костюмы женские
126
256.6 %
30 442
30 442
airware 24160.3 %
Перегретая
брючные костюмы женские теплые
152
250 %
30 438
30 438
airware 20025 %
Перегретая
женские теплые брючные костюмы
81
238.4 %
30 377
30 377
airware 37502.5 %
Перегретая
теплые костюмы женские брючные
67
192.6 %
30 190
30 190
airware 45059.7 %
Перегретая
теплые брючные костюмы женские
648
258.4 %
30 174
30 174
airware 4656.48 %
Перегретая
брючные костюмы женские офисные
182
90 %
29 524
29 524
airware 16222 %
Перегретая
костюмы брючные женские офисные
137
121.2 %
29 521
29 521
airware 21548.2 %
Перегретая
офисные костюмы женские брючные
42
250 %
29 112
29 112
airware 69314.3 %
Перегретая
женские костюмы брючные офисные
292
1410 %
28 502
28 502
airware 9760.96 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
149
175.8 %
25 212
25 212
airware 16920.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные офисные
78
155.4 %
25 112
25 112
airware 32194.9 %
Перегретая
женские костюмы брючные праздничные больших размеров
193
400.9 %
25 068
25 068
airware 12988.6 %
Перегретая
костюмы женские брючные праздничные больших размеров
145
476.5 %
25 065
25 065
airware 17286.2 %
Перегретая
костюмы брючные праздничные женские больших размеров
88
207.1 %
25 053
25 053
airware 28469.3 %
Перегретая
женские брючные костюмы больших размеров праздничные
81
2650 %
25 001
25 001
airware 30865.4 %
Перегретая
праздничные брючные костюмы женские больших размеров
78
759.1 %
24 979
24 979
airware 32024.4 %
Перегретая
костюмы брючные женские праздничные больших размеров
37
69.4 %
24 975
24 975
airware 67500 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные
796
320.2 %
24 975
24 975
airware 3137.56 %
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