Спрос на осенний женский 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
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 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 осеннее женское повседневное
12 145
225 %
189 662
189 662
airware 1561.65 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
1 085
28.5 %
189 662
189 662
airware 17480.4 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
114
1678.6 %
189 662
189 662
airware 166370 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 471
54.2 %
189 662
189 662
airware 12893.4 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
109
361.4 %
189 662
189 662
airware 174002 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
275
437.3 %
189 662
189 662
airware 68968 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
22 048
466.2 %
189 662
189 662
airware 860.22 %
Перегретая
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
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
133
1950 %
189 662
189 662
airware 142603 %
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
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 праздничное нарядное осеннее
47
263.6 %
185 203
185 203
airware 394049 %
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
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
осеннее праздничное платье женское
71
2416.7 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платье праздничное женское осеннее
83
445.2 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платье на осенний праздник женское
70
164.8 %
183 199
183 199
airware 261713 %
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 женское осенне-весеннее повседневное
159
10.5 %
182 862
182 862
airware 115008 %
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 праздничное осеннее женское
119
371.6 %
180 371
180 371
airware 151572 %
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