Спрос на платья длинный 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
платья женские оверсайз длинные
39
293.8 %
36 109
36 109
airware 92587.2 %
Перегретая
теплые длинные платья женские
476
226.3 %
35 852
35 852
airware 7531.93 %
Перегретая
платье теплые женские длинные
47
154.4 %
35 815
35 815
airware 76202.1 %
Перегретая
теплые платья длинные женские
142
151.4 %
35 754
35 754
airware 25178.9 %
Перегретая
платья теплые женские длинные
90
216.7 %
35 721
35 721
airware 39690 %
Перегретая
платья теплые длинные женские
91
585.3 %
35 633
35 633
airware 39157.1 %
Перегретая
платья длинные женские теплые
55
211.8 %
35 621
35 621
airware 64765.5 %
Перегретая
платья женские длинные теплые
87
239.1 %
35 603
35 603
airware 40923 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 375
222.5 %
35 579
35 579
airware 2587.56 %
Перегретая
платья женские теплое длинное
62
414.7 %
35 445
35 445
airware 57169.4 %
Перегретая
женские платья теплые длинные
62
171.6 %
35 445
35 445
airware 57169.4 %
Перегретая
женские теплые платья длинные
67
195.7 %
35 415
35 415
airware 52858.2 %
Перегретая
женские платья длинные теплые
68
215.9 %
35 405
35 405
airware 52066.2 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных длинные
37
461.1 %
35 179
35 179
airware 95078.4 %
Перегретая
платья женские длинные больших размеров
43
45.6 %
35 140
35 140
airware 81720.9 %
Перегретая
длинные женские платья больших размеров
36
564.3 %
35 075
35 075
airware 97430.5 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские теплые
64
189.1 %
32 694
32 694
airware 51084.4 %
Перегретая
платья домашние женские длинные
87
2850 %
31 274
31 274
airware 35947.1 %
Перегретая
платья для дома женские длинные
74
578.6 %
31 214
31 214
airware 42181.1 %
Перегретая
домашние платья женские для дома длинные
61
388.9 %
31 198
31 198
airware 51144.3 %
Перегретая
домашние платья длинные женские
69
57.8 %
31 167
31 167
airware 45169.6 %
Перегретая
домашние платья женские длинные
228
962 %
31 153
31 153
airware 13663.6 %
Перегретая
женские трикотажные платья с длинным рукавом
98
314.9 %
29 676
29 676
airware 30281.6 %
Перегретая
трикотажные платья женские с длинным рукавом
51
77.5 %
29 638
29 638
airware 58113.7 %
Перегретая
платья женские трикотажные с длинным рукавом
62
197.6 %
29 557
29 557
airware 47672.6 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров длинные
50
3.3 %
29 095
29 095
airware 58190 %
Перегретая
платья женские вечерние длинное черное
78
216 %
27 612
27 612
airware 35400 %
Перегретая
белые платья женские длинные
59
176.9 %
22 378
22 378
airware 37928.8 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом больших размеров
73
536.7 %
21 739
21 739
airware 29779.4 %
Перегретая
платья с длинным рукавом женские больших размеров
358
584.3 %
21 587
21 587
airware 6029.89 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом больших размеров
127
1204.5 %
21 570
21 570
airware 16984.2 %
Перегретая
женские платья больших размеров с длинным рукавом
37
999999 %
21 328
21 328
airware 57643.2 %
Перегретая
платья белые женские длинные
37
420 %
20 936
20 936
airware 56583.8 %
Перегретая
платья женские вечерние длинное больших размеров
97
129.6 %
20 900
20 900
airware 21546.4 %
Перегретая
вечерние платья женские больших размеров длинное
98
314.9 %
20 882
20 882
airware 21308.2 %
Перегретая
длинные платья женские вечерние больших размеров
66
380 %
20 688
20 688
airware 31345.5 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные длинные
188
391.8 %
20 686
20 686
airware 11003.2 %
Перегретая
платья праздничные женские больших размеров длинное.
91
1061.1 %
20 301
20 301
airware 22308.8 %
Перегретая
платья женские праздничные длинные больших размеров
81
1062.5 %
20 180
20 180
airware 24913.6 %
Перегретая
теплые платья женские зимние длинные
142
239.3 %
16 411
16 411
airware 11557 %
Перегретая
платья рубашка женские летние длинные
62
245.2 %
16 302
16 302
airware 26293.6 %
Перегретая
длинные вязаные платья женские
39
161.4 %
16 250
16 250
airware 41666.7 %
Перегретая
вязаные платья длинные женские
123
489.3 %
16 131
16 131
airware 13114.6 %
Перегретая
вязаные длинные платья женские
107
282.6 %
16 130
16 130
airware 15074.8 %
Перегретая
платья вязаные женские длинные
95
377.6 %
16 078
16 078
airware 16924.2 %
Перегретая
платье вязаные женские длинные
85
279.7 %
16 072
16 072
airware 18908.2 %
Перегретая
вязаные платья женские длинные
174
192.6 %
16 014
16 014
airware 9203.45 %
Перегретая
платья женские вязаные длинные
240
221.4 %
15 973
15 973
airware 6655.42 %
Перегретая
платья зимние женские теплые длинные
485
269.5 %
15 569
15 569
airware 3210.1 %
Перегретая
зимние платья женские теплые длинные
429
220.9 %
15 566
15 566
airware 3628.44 %
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