Спрос на вечерние женские 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
черное маленькое платье женское вечернее
148
485.3 %
14 212
14 212
airware 9602.7 %
Перегретая
платье зеленого цвета женское вечернее
74
324.1 %
14 173
14 173
airware 19152.7 %
Перегретая
платье женское вечернее зеленого цвета
97
490.9 %
14 128
14 128
airware 14565 %
Перегретая
платье бежевое женское вечернее праздничное
66
875 %
13 800
13 800
airware 20909.1 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее бежевое
51
262.5 %
13 781
13 781
airware 27021.6 %
Перегретая
платье женское вечернее кожаное
196
318.5 %
13 722
13 722
airware 7001.02 %
Перегретая
платье голубое женское вечернее
1 887
224.7 %
13 693
13 693
airware 725.65 %
Перегретая
платье женское вечернее голубое
453
1567.9 %
13 691
13 691
airware 3022.3 %
Перегретая
платье женское праздничное бежевое вечернее
87
285.1 %
13 691
13 691
airware 15736.8 %
Перегретая
строгое вечернее платье женское
223
242.2 %
13 688
13 688
airware 6138.12 %
Перегретая
платье женское голубое вечернее
313
2658.3 %
13 687
13 687
airware 4372.84 %
Перегретая
голубое вечернее платье женское
274
806.2 %
13 687
13 687
airware 4995.26 %
Перегретая
бежевое платье женское вечернее праздничное
94
2400 %
13 677
13 677
airware 14550 %
Перегретая
платье вечернее голубое женское
253
5010 %
13 677
13 677
airware 5405.93 %
Перегретая
платье вечернее женское голубое
208
1273.5 %
13 672
13 672
airware 6573.08 %
Перегретая
вечернее платье женское голубое
186
650 %
13 654
13 654
airware 7340.86 %
Перегретая
вечернее строгое платье женское
63
1100 %
13 639
13 639
airware 21649.2 %
Перегретая
платье из кожи женское вечернее
138
256 %
13 632
13 632
airware 9878.26 %
Перегретая
платье женское вечернее строгое
133
366.7 %
13 616
13 616
airware 10237.6 %
Перегретая
строгое платье женское вечернее
128
1330 %
13 611
13 611
airware 10633.6 %
Перегретая
платье строгое женское вечернее
121
199.4 %
13 589
13 589
airware 11230.6 %
Перегретая
вечернее платье голубое женское
82
680.8 %
13 565
13 565
airware 16542.7 %
Перегретая
голубое платье вечернее женское
57
117.6 %
13 537
13 537
airware 23749.1 %
Перегретая
голубое женское платье вечернее
57
900 %
13 536
13 536
airware 23747.4 %
Перегретая
платье вечернее кожаное женское
120
264.3 %
13 532
13 532
airware 11276.7 %
Перегретая
кожаное платье женское вечернее
3 698
254.4 %
13 531
13 531
airware 365.9 %
Перегретая
платье голубое вечернее женское
46
256.7 %
13 531
13 531
airware 29415.2 %
Перегретая
голубой платье женское вечернее
46
468.2 %
13 530
13 530
airware 29413 %
Перегретая
голубое платье женское вечернее
2 758
284.7 %
13 491
13 491
airware 489.16 %
Перегретая
платье женское вечернее облегающее с разрезом
55
261.5 %
13 479
13 479
airware 24507.3 %
Перегретая
платье в театр женское вечернее
1 951
265.8 %
13 479
13 479
airware 690.88 %
Перегретая
черное платье женское вечернее короткое
1 400
695.2 %
13 412
13 412
airware 958 %
Перегретая
платье женское вечернее черное короткое
605
501.5 %
13 396
13 396
airware 2214.21 %
Перегретая
черное платье женское короткое вечернее
501
247.2 %
13 394
13 394
airware 2673.45 %
Перегретая
платье женское вечернее короткое черное
884
294.2 %
13 392
13 392
airware 1514.93 %
Перегретая
платье женское черное короткое вечернее
491
253.7 %
13 392
13 392
airware 2727.5 %
Перегретая
платье черное женское вечернее короткое
624
316.7 %
13 390
13 390
airware 2145.83 %
Перегретая
черное короткое платье женское вечернее
355
244 %
13 382
13 382
airware 3769.58 %
Перегретая
короткое черное платье женское вечернее
307
200.5 %
13 372
13 372
airware 4355.7 %
Перегретая
платье женское вечернее в театр
76
411.9 %
13 363
13 363
airware 17582.9 %
Перегретая
платье черное короткое женское вечернее
207
247.1 %
13 333
13 333
airware 6441.06 %
Перегретая
платье на выпускной женское вечернее длинное
56
193.6 %
13 332
13 332
airware 23807.1 %
Перегретая
вечернее платье женское в театр
97
240.2 %
13 311
13 311
airware 13722.7 %
Перегретая
платье женское вечернее длинное на выпускной
81
197.3 %
13 307
13 307
airware 16428.4 %
Перегретая
платье ниже колена женское вечернее
173
574.2 %
13 299
13 299
airware 7687.28 %
Перегретая
вечернее платье женское больших размеров 58-60
187
262.5 %
13 290
13 290
airware 7106.95 %
Перегретая
платье женское вечернее больших размеров 58-60
176
208.6 %
13 283
13 283
airware 7547.16 %
Перегретая
платье черное короткое вечернее женское
69
214.3 %
13 273
13 273
airware 19236.2 %
Перегретая
вечернее платье женское черное короткое
65
345.5 %
13 265
13 265
airware 20407.7 %
Перегретая
платье чёрное женское вечернее короткое
60
300 %
13 263
13 263
airware 22105 %
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