Спрос на платья женское осень

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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 осень повседневное женское
82
159.3 %
184 285
184 285
airware 224738 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
77
187.5 %
184 285
184 285
airware 239331 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
175 %
184 285
184 285
airware 216806 %
Перегретая
платье женское весна-осень нарядное
69
252.9 %
183 928
183 928
airware 266562 %
Перегретая
платье женское осень 48
51
214.5 %
182 898
182 898
airware 358624 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
139
312.3 %
181 706
181 706
airware 130724 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
130
247 %
181 706
181 706
airware 139774 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
87
170.8 %
181 706
181 706
airware 208857 %
Перегретая
платье осень женское праздничное
156
759.1 %
181 706
181 706
airware 116478 %
Перегретая
платье осень праздничное женское
66
161.9 %
181 706
181 706
airware 275312 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
135
175 %
181 706
181 706
airware 134597 %
Перегретая
платье женское праздничное на осень
392
438.1 %
181 706
181 706
airware 46353.6 %
Перегретая
платье праздничное женское осень
246
1280 %
180 371
180 371
airware 73321.5 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
134
887.5 %
179 757
179 757
airware 134147 %
Перегретая
платье вечернее осень женское
96
254.3 %
179 757
179 757
airware 187247 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
106
415.5 %
179 757
179 757
airware 169582 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
1 286
387.5 %
179 757
179 757
airware 13978 %
Перегретая
платье вечернее женское на осень
45
800 %
179 757
179 757
airware 399460 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
40
167.6 %
179 757
179 757
airware 449392 %
Перегретая
платье осень женское вечернее
49
219 %
179 757
179 757
airware 366851 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
68
730 %
179 757
179 757
airware 264349 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
355
746.1 %
179 757
179 757
airware 50635.8 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
63
381.6 %
179 757
179 757
airware 285329 %
Перегретая
платье на осень женское нарядное
1 468
2077.5 %
178 835
178 835
airware 12182.2 %
Перегретая
нарядное платье на осень женское
151
993.8 %
178 835
178 835
airware 118434 %
Перегретая
платье нарядное осень женское
255
318.4 %
178 835
178 835
airware 70131.4 %
Перегретая
платье нарядное женское на осень
54
500 %
178 835
178 835
airware 331176 %
Перегретая
нарядное платье осень женское
60
272.2 %
178 835
178 835
airware 298058 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
595
156.6 %
178 835
178 835
airware 30056.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
353
161 %
178 835
178 835
airware 50661.5 %
Перегретая
нарядное платье женское на осень
50
466.7 %
178 835
178 835
airware 357670 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
296.7 %
178 835
178 835
airware 483338 %
Перегретая
платье на осень нарядное женское
161
297.7 %
178 835
178 835
airware 111078 %
Перегретая
платье женское нарядное на осень
562
158.1 %
178 835
178 835
airware 31821.2 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
119
460.3 %
178 835
178 835
airware 150282 %
Перегретая
платье женское на осень нарядное
409
643.2 %
178 835
178 835
airware 43724.9 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
160
690 %
178 835
178 835
airware 111772 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
158
260.7 %
178 835
178 835
airware 113187 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
128
73.1 %
177 500
177 500
airware 138672 %
Перегретая
платье женское праздничное осень
2 435
254.8 %
174 151
174 151
airware 7151.99 %
Перегретая
платье женское осень праздничное
2 454
216.9 %
174 151
174 151
airware 7096.62 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
58
391.2 %
172 754
172 754
airware 297852 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
250
313.2 %
171 928
171 928
airware 68771.2 %
Перегретая
платье женское осень нарядное
1 713
196.8 %
171 277
171 277
airware 9998.66 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
10 460
330.4 %
166 606
166 606
airware 1592.79 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
22 635
302.4 %
166 606
166 606
airware 736.05 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 982
417 %
166 606
166 606
airware 8405.95 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
2 161
275 %
166 606
166 606
airware 7709.67 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 357
220.4 %
166 606
166 606
airware 7068.56 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 552
483.5 %
166 606
166 606
airware 10734.9 %
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