Спрос на платья вечернее женские

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 женские вечерние
86
480 %
214 574
214 574
airware 249505 %
Перегретая
платье женские вечернее больших размеров
62
190.9 %
99 443
99 443
airware 160392 %
Перегретая
платье женские вечернее
608
216.6 %
214 835
214 835
airware 35334.7 %
Перегретая
платье длинные вечерние женские
43
257.1 %
121 105
121 105
airware 281640 %
Перегретая
платье вечернее женские
84
250 %
214 574
214 574
airware 255445 %
Перегретая
осенние платья женские вечерние
42
250 %
179 757
179 757
airware 427993 %
Перегретая
необычные платья женские вечерние
273
520.7 %
10 168
10 168
airware 3724.54 %
Перегретая
необычные вечерние платья женские
47
2300 %
10 108
10 108
airware 21506.4 %
Перегретая
мусульманские платья вечерние женские
41
86.7 %
3 522
3 522
airware 8590.24 %
Перегретая
молочные платья женские вечерние
36
1150 %
4 375
4 375
airware 12152.8 %
Перегретая
модные платья 2025 женские вечерние
340
900 %
47 935
47 935
airware 14098.5 %
Перегретая
мини платья женские вечерние
41
365.4 %
43 422
43 422
airware 105907 %
Перегретая
манго платья женские вечерние
67
318 %
151
151
airware 225.37 %
Перегретая
летние вечерние платья женские
66
103.5 %
195 579
195 579
airware 296332 %
Перегретая
красные платья женские вечерние короткие
61
179.8 %
2 641
2 641
airware 4329.51 %
Перегретая
красные платья женские вечерние больших размеров
44
388.5 %
2 536
2 536
airware 5763.64 %
Перегретая
красные платья женские вечерние
484
227.3 %
15 534
15 534
airware 3209.5 %
Перегретая
красные вечерние платья женские
121
262.3 %
15 648
15 648
airware 12932.2 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские больших размеров
54
208.8 %
37 076
37 076
airware 68659.3 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские
282
721.4 %
63 726
63 726
airware 22597.9 %
Перегретая
короткие платья женские вечерние
593
236.5 %
67 982
67 982
airware 11464.1 %
Перегретая
короткие платья вечерние женские
46
1583.3 %
68 746
68 746
airware 149448 %
Перегретая
короткие вечерние платья женские
146
553.4 %
68 263
68 263
airware 46755.5 %
Перегретая
коричневые платья женские вечерние
261
451.5 %
15 189
15 189
airware 5819.54 %
Перегретая
коктейльные платья женские вечерние
112
608.8 %
69 052
69 052
airware 61653.6 %
Перегретая
классические платья женские вечерние
70
234.2 %
61 983
61 983
airware 88547.1 %
Перегретая
золотые платья женские вечерние
82
250 %
1 908
1 908
airware 2326.83 %
Перегретая
женские праздничные платья вечерние
92
292.1 %
130 214
130 214
airware 141537 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
161
352.5 %
130 214
130 214
airware 80878.3 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные длинные
45
264.3 %
89 068
89 068
airware 197929 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные больших размеров
62
298 %
47 845
47 845
airware 77169.4 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
341
244.9 %
130 214
130 214
airware 38185.9 %
Перегретая
женские платья вечерние нарядные
182
1061.1 %
199 409
199 409
airware 109565 %
Перегретая
женские платья вечерние короткие
112
411.3 %
68 311
68 311
airware 60992 %
Перегретая
женские платья вечерние для свадьбы
240
1450 %
14 845
14 845
airware 6185.42 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные нарядные
50
550 %
76 377
76 377
airware 152754 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
113
251.8 %
121 105
121 105
airware 107173 %
Перегретая
женские платья вечерние больших размеров
87
243.3 %
92 455
92 455
airware 106270 %
Перегретая
женские платья вечерние
1 817
322 %
214 574
214 574
airware 11809.2 %
Перегретая
женские платье вечернее
68
1021.4 %
214 574
214 574
airware 315550 %
Перегретая
женские короткие платья вечерние
41
306.2 %
68 674
68 674
airware 167498 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные для женщин
36
106.5 %
130 214
130 214
airware 361706 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
284
1184.8 %
130 214
130 214
airware 45850 %
Перегретая
женские вечерние платья нарядные
71
313 %
199 409
199 409
airware 280858 %
Перегретая
женские вечерние платья на свадьбу
307
270.9 %
66 273
66 273
airware 21587.3 %
Перегретая
женские вечерние платья красивые
98
267.8 %
63 012
63 012
airware 64298 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров 54-56
77
247.4 %
47 867
47 867
airware 62164.9 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров
355
1317.9 %
92 684
92 684
airware 26108.2 %
Перегретая
женские вечерние платья
1 528
605.6 %
214 835
214 835
airware 14059.9 %
Перегретая
желтые платья женские вечерние
44
270 %
4 506
4 506
airware 10240.9 %
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