Спрос на верхняя женская

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
женская зимняя верхняя одежда 2025
556
207.1 %
87 428
87 428
airware 15724.5 %
Перегретая
женская зимняя верхняя одежда
1 747
230.3 %
151 345
151 345
airware 8663.14 %
Перегретая
женская демисезонная одежда верхняя
82
562.5 %
110 719
110 719
airware 135023 %
Перегретая
женская демисезонная верхняя одежда
160
223.9 %
103 688
103 688
airware 64805 %
Перегретая
женская верхняя осенняя одежда
99
403.6 %
354 673
354 673
airware 358256 %
Перегретая
женская верхняя одежда снежная королева
74
175.4 %
1 553
1 553
airware 2098.65 %
Перегретая
женская верхняя одежда с мехом
64
158.5 %
71 842
71 842
airware 112253 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень-зима
57
196.2 %
135 761
135 761
airware 238177 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень зима
85
315.6 %
151 526
151 526
airware 178266 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень больших размеров
202
438.5 %
122 993
122 993
airware 60887.6 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень 2025 больших размеров
126
154.1 %
77 134
77 134
airware 61217.5 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень 2025
2 524
289.5 %
124 982
124 982
airware 4951.74 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень
3 061
5936.5 %
292 361
292 361
airware 9551.16 %
Перегретая
женская верхняя одежда на осень 2025
137
963.3 %
141 000
141 000
airware 102920 %
Перегретая
женская верхняя одежда на осень
415
369.2 %
292 361
292 361
airware 70448.4 %
Перегретая
женская верхняя одежда зимняя
122
208.4 %
140 406
140 406
airware 115087 %
Перегретая
женская верхняя одежда зима больших размеров
130
189.8 %
62 028
62 028
airware 47713.9 %
Перегретая
женская верхняя одежда зима 2026
178
167.1 %
21 970
21 970
airware 12342.7 %
Перегретая
женская верхняя одежда зима 2025
735
175.9 %
87 428
87 428
airware 11895 %
Перегретая
женская верхняя одежда зима
1 220
185.4 %
151 345
151 345
airware 12405.3 %
Перегретая
женская верхняя одежда еврозима
72
164.3 %
172 485
172 485
airware 239562 %
Перегретая
женская верхняя одежда демисезонная больших размеров
63
120.3 %
26 937
26 937
airware 42757.1 %
Перегретая
женская верхняя одежда демисезонная
182
1566.7 %
103 751
103 751
airware 57006 %
Перегретая
женская верхняя одежда больших размеров осень
99
775 %
122 993
122 993
airware 124235 %
Перегретая
женская верхняя одежда больших размеров зима
83
465 %
956 497
956 497
airware 1152410 %
Перегретая
женская верхняя одежда больших размеров
305
598.9 %
143 813
143 813
airware 47151.8 %
Перегретая
женская верхняя одежда беларусь
81
242.9 %
5 469
5 469
airware 6751.85 %
Перегретая
женская верхняя одежда savage
205
397.5 %
202
202
airware 98.54 %
Высокая
женская верхняя одежда
2 261
536.2 %
381 690
381 690
airware 16881.5 %
Перегретая
женская верхняя зимняя одежда
178
228 %
140 406
140 406
airware 78879.8 %
Перегретая
женская верхняя демисезонная одежда
53
232.8 %
111 636
111 636
airware 210634 %
Перегретая
доктор е верхняя одежда женская
763
189.5 %
399
399
airware 52.29 %
Высокая
для осени верхняя одежда женская
228
47.9 %
354 673
354 673
airware 155558 %
Перегретая
дизайнерская верхняя одежда женская
78
216 %
134 900
134 900
airware 172949 %
Перегретая
демисезонная одежда женская верхняя больших размеров
75
232.9 %
27 100
27 100
airware 36133.3 %
Перегретая
демисезонная одежда женская верхняя
512
358.4 %
108 753
108 753
airware 21240.8 %
Перегретая
демисезонная женская одежда верхняя больших размеров
100
313.2 %
28 409
28 409
airware 28409 %
Перегретая
демисезонная женская одежда верхняя
1 417
311.9 %
109 197
109 197
airware 7706.21 %
Перегретая
демисезонная женская верхняя одежда
152
255.4 %
103 752
103 752
airware 68257.9 %
Перегретая
демисезонная верхняя одежда женская больших размеров
55
162.2 %
26 943
26 943
airware 48987.3 %
Перегретая
демисезонная верхняя одежда женская 2025
461
228.7 %
113 198
113 198
airware 24554.9 %
Перегретая
демисезонная верхняя одежда женская
1 063
335.8 %
109 138
109 138
airware 10267 %
Перегретая
демисезонная верхняя женская одежда
85
257.3 %
110 905
110 905
airware 130476 %
Перегретая
демисезон женская верхняя одежда
122
250 %
109 192
109 192
airware 89501.6 %
Перегретая
демисезон верхняя одежда женская
78
240.2 %
110 531
110 531
airware 141706 %
Перегретая
гарри вебер женская одежда верхняя
78
916.7 %
827
827
airware 1060.26 %
Перегретая
гари вебер одежда женская верхняя
269
321.7 %
852
852
airware 316.73 %
Перегретая
выкройка верхней одежды женская
119
278.8 %
363
363
airware 305.04 %
Перегретая
вечерняя верхняя одежда женская
71
247.2 %
159 266
159 266
airware 224318 %
Перегретая
весна осень женская верхняя одежда
42
212.5 %
112 656
112 656
airware 268229 %
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