Спрос на больше размеры платья

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
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
платья вечернее больших размеров
123
434.4 %
82 166
82 166
airware 66801.6 %
Перегретая
платья для беременных осень больших размеров
56
162 %
37 396
37 396
airware 66778.6 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров офисные
54
160.2 %
35 814
35 814
airware 66322.2 %
Перегретая
классические платья больших размеров
68
1650 %
45 087
45 087
airware 66304.4 %
Перегретая
красивые женские платья больших размеров праздничные
61
660 %
40 117
40 117
airware 65765.6 %
Перегретая
летние платья женские больших размеров длинные
45
550 %
29 536
29 536
airware 65635.6 %
Перегретая
платья женские офисные стильные больших размеров
87
252.3 %
56 155
56 155
airware 64546 %
Перегретая
платья вечерние женские больших размеров
141
2870 %
90 630
90 630
airware 64276.6 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
203
39.4 %
129 353
129 353
airware 63720.7 %
Перегретая
платья домашнее женские больших размеров
40
450 %
25 106
25 106
airware 62765 %
Перегретая
платья женские больших размеров нарядные
167
131.5 %
104 718
104 718
airware 62705.4 %
Перегретая
платья больших размеров праздничные вечерние
69
241.7 %
43 264
43 264
airware 62701.4 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
платья женские больших размеров нарядные модные
66
187.5 %
41 208
41 208
airware 62436.4 %
Перегретая
женские платья больших размеров офисные
78
41.8 %
48 645
48 645
airware 62365.4 %
Перегретая
платья большого размера
203
3333.3 %
126 455
126 455
airware 62293.1 %
Перегретая
женские праздничные платья больших размеров
199
535.4 %
123 870
123 870
airware 62246.2 %
Перегретая
платья праздничные большие размеры
86
203.6 %
52 670
52 670
airware 61244.2 %
Перегретая
нарядные платья большого размера
87
350 %
52 625
52 625
airware 60488.5 %
Перегретая
тёплые платья больших размеров женские
35
368.2 %
21 112
21 112
airware 60320 %
Перегретая
летние платья больших размеров женские
212
159.9 %
127 740
127 740
airware 60254.7 %
Перегретая
платья больших размеров длинные
69
287.9 %
41 332
41 332
airware 59901.4 %
Перегретая
платья большой размер праздничные
89
319.7 %
52 648
52 648
airware 59155.1 %
Перегретая
дорогие платья женские вечерние больших размеров
162
598 %
95 607
95 607
airware 59016.7 %
Перегретая
теплое платья больших размеров
48
195.5 %
28 188
28 188
airware 58725 %
Перегретая
теплые платья большие размеры
48
583.3 %
28 187
28 187
airware 58722.9 %
Перегретая
вечерняя платья женские больших размеров
155
468.9 %
90 720
90 720
airware 58529 %
Перегретая
платья на зиму женское больших размеров
176
329.4 %
102 490
102 490
airware 58233 %
Перегретая
стильные платья больших размеров осень
44
162.8 %
25 404
25 404
airware 57736.4 %
Перегретая
зимние платья больших размеров женские
178
346.7 %
102 490
102 490
airware 57578.6 %
Перегретая
трикотажные платья большие размеры
56
400 %
32 133
32 133
airware 57380.4 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные больших размеров
96
350 %
54 809
54 809
airware 57092.7 %
Перегретая
вечернее платья больших размеров женские
159
446.9 %
90 725
90 725
airware 57059.7 %
Перегретая
платья большие размеры осень
98
238.5 %
55 226
55 226
airware 56353.1 %
Перегретая
праздничные платья больших размеров вечернее
77
176.2 %
43 322
43 322
airware 56262.3 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
женские платья большие размеры
227
4490 %
126 455
126 455
airware 55707.1 %
Перегретая
нарядные платья больших размеров длинные
32
1116.7 %
17 813
17 813
airware 55665.6 %
Перегретая
осенние платья больших размеров длинные
99
16 %
54 238
54 238
airware 54785.9 %
Перегретая
нарядные платья большие размеры
96
1116.7 %
52 576
52 576
airware 54766.7 %
Перегретая
домашние женские платья больших размеров
46
205.6 %
25 130
25 130
airware 54630.4 %
Перегретая
платья большие размеры женские нарядные
192
166.4 %
104 855
104 855
airware 54612 %
Перегретая
платья женские длинные праздничные больших размеров
39
607.1 %
21 020
21 020
airware 53897.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров
47
13.3 %
25 323
25 323
airware 53878.7 %
Перегретая
платья домашнее больших размеров
34
75.9 %
18 299
18 299
airware 53820.6 %
Перегретая
платья вечерние праздничные длинные больших размеров
108
685.3 %
57 909
57 909
airware 53619.4 %
Перегретая
платья вечерние женские нарядные больших размеров
63
6250 %
33 775
33 775
airware 53611.1 %
Перегретая
женские платья больших размеров теплые
35
1116.7 %
18 693
18 693
airware 53408.6 %
Перегретая
платья зима больших размеров
57
189 %
30 311
30 311
airware 53177.2 %
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