Спрос на платья осень женское

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 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 осеннее нарядное
166
503.3 %
178 835
178 835
airware 107732 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
158
260.7 %
178 835
178 835
airware 113187 %
Перегретая
осеннее платье нарядное женское
118
234.4 %
178 835
178 835
airware 151555 %
Перегретая
нарядное платье женское осеннее
111
446.4 %
177 500
177 500
airware 159910 %
Перегретая
платье женское нарядное осеннее
191
494.2 %
177 500
177 500
airware 92931.9 %
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
осеннее платье женское повседневное
2 410
348.3 %
166 606
166 606
airware 6913.11 %
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
платье женское повседневное осень
21 240
374.4 %
166 606
166 606
airware 784.4 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
6 960
228 %
166 606
166 606
airware 2393.76 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное
13 789
990.7 %
162 304
162 304
airware 1177.05 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
1 186
29.8 %
162 304
162 304
airware 13685 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
113
857.1 %
162 304
162 304
airware 143632 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 631
71.5 %
162 304
162 304
airware 9951.2 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
125
226.1 %
162 304
162 304
airware 129843 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
289
299.1 %
162 304
162 304
airware 56160.6 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
187
1034.2 %
162 304
162 304
airware 86793.6 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
124
725 %
162 304
162 304
airware 130890 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
139
4583.3 %
162 304
162 304
airware 116765 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
506
16916.7 %
162 304
162 304
airware 32075.9 %
Перегретая
платье осеннее женское 50 размер
50
267.4 %
160 055
160 055
airware 320110 %
Перегретая
платье женское осень 50 размер
184
184.3 %
156 452
156 452
airware 85028.3 %
Перегретая
платье женское весна-осень стильное
76
900 %
149 464
149 464
airware 196663 %
Перегретая
платье женское праздничное осень зима
273
334.4 %
148 009
148 009
airware 54215.8 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее длинное
145
6.7 %
147 931
147 931
airware 102021 %
Перегретая
платье женское осенние длинное
100
1616.7 %
146 591
146 591
airware 146591 %
Перегретая
платье длинное женское осеннее
134
223.5 %
146 591
146 591
airware 109396 %
Перегретая
платье на осень женское длинное
522
244.9 %
146 591
146 591
airware 28082.6 %
Перегретая
платье длинное на осень женское
135
223.1 %
146 591
146 591
airware 108586 %
Перегретая
платье длинное женское осень
9 451
191.9 %
146 591
146 591
airware 1551.06 %
Перегретая
платье на осень длинное женское
123
178.1 %
146 591
146 591
airware 119180 %
Перегретая
осеннее платье женское длинное
677
1377.5 %
146 591
146 591
airware 21653 %
Перегретая
платье женское осеннее длинное
447
554.1 %
146 591
146 591
airware 32794.4 %
Перегретая
платье осенние женское длинное
97
656.2 %
146 591
146 591
airware 151125 %
Перегретая
платье женское длинное осень
370
2005.6 %
146 591
146 591
airware 39619.2 %
Перегретая
платье женское длинное на осень
85
52.4 %
146 591
146 591
airware 172460 %
Перегретая
платье осеннее длинное женское
509
50850 %
146 591
146 591
airware 28799.8 %
Перегретая
женское осеннее платье длинное
42
575 %
146 591
146 591
airware 349026 %
Перегретая
женское платье длинное осеннее
152
176.7 %
146 591
146 591
airware 96441.5 %
Перегретая
длинное осеннее платье женское
492
351.8 %
146 591
146 591
airware 29794.9 %
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