Спрос на женский платья

Анализ товаров по ключу
Общее кол-во продаж Значение скрыто
Неудовлетворенный спрос Значение скрыто
Цена закупки Значение скрыто
Цена продажи Значение скрыто
Прибыль Значение скрыто
Наличие на складе Значение скрыто
Контакты поставщиков Значение скрыто
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 вечерние женские нарядные
455
625.9 %
187 830
187 830
airware 41281.3 %
Перегретая
нарядные вечерние платья женские
38
215.2 %
187 830
187 830
airware 494289 %
Перегретая
платья вечерние нарядные женские
40
413.6 %
187 830
187 830
airware 469575 %
Перегретая
платья женские нарядные вечерние
162
247.6 %
187 830
187 830
airware 115944 %
Перегретая
платья летние женские повседневные
92
31.1 %
186 598
186 598
airware 202824 %
Перегретая
платья женские летние повседневные
165
737.5 %
186 488
186 488
airware 113023 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
142
885.3 %
186 275
186 275
airware 131180 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
741
192.8 %
184 725
184 725
airware 24929.2 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 507
267.8 %
184 725
184 725
airware 12257.8 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
94
833.3 %
184 725
184 725
airware 196516 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
65
266.7 %
184 725
184 725
airware 284192 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
легкие платья женские
98
1038.9 %
180 858
180 858
airware 184549 %
Перегретая
платья по фигуре женские
171
1604.5 %
173 808
173 808
airware 101642 %
Перегретая
платья с рукавами женские на праздник
45
2200 %
172 341
172 341
airware 382980 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья макси летние женские
39
68.2 %
162 715
162 715
airware 417218 %
Перегретая
платья женские деловые
90
116.7 %
158 938
158 938
airware 176598 %
Перегретая
деловые платья женские
301
160.5 %
158 938
158 938
airware 52803.3 %
Перегретая
платья деловые женские
52
990 %
158 938
158 938
airware 305650 %
Перегретая
зимние платья женские нарядные
57
157.5 %
158 714
158 714
airware 278446 %
Перегретая
летние платья женские стильные
48
386.4 %
156 491
156 491
airware 326023 %
Перегретая
легкие летние платья женские
37
92.3 %
155 306
155 306
airware 419746 %
Перегретая
женские платья летние легкие
87
105.4 %
155 306
155 306
airware 178513 %
Перегретая
летние платья женские легкие
2 790
421.3 %
155 306
155 306
airware 5566.52 %
Перегретая
платья летние женские легкие
2 485
1.3 %
155 306
155 306
airware 6249.74 %
Перегретая
летние женские платья легкие
38
330 %
155 306
155 306
airware 408700 %
Перегретая
платья легкие женские летние
78
1350 %
155 306
155 306
airware 199110 %
Перегретая
платья на лето женские легкие
50
362.5 %
155 306
155 306
airware 310612 %
Перегретая
платья женские летние легкие
424
338.4 %
155 306
155 306
airware 36628.8 %
Перегретая
женские летние платья легкие
84
44.4 %
155 306
155 306
airware 184888 %
Перегретая
летние легкие платья женские
36
42.3 %
155 306
155 306
airware 431406 %
Перегретая
легкие платья женские летние
226
430.9 %
155 306
155 306
airware 68719.5 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
64
6350 %
153 123
153 123
airware 239255 %
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