Спрос на женские платья вечернее

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
женское платье вечернее коричневое
33
1600 %
15 246
15 246
airware 46200 %
Перегретая
женское платье вечернее длинное
180
670.7 %
121 105
121 105
airware 67280.6 %
Перегретая
женское платье вечернее бордовое
46
220.4 %
7 480
7 480
airware 16260.9 %
Перегретая
женское платье вечернее больших размеров праздничное
338
338.9 %
47 525
47 525
airware 14060.7 %
Перегретая
женское платье вечернее больших размеров
99
225 %
92 597
92 597
airware 93532.3 %
Перегретая
женское платье вечернее
7 161
866.5 %
219 093
219 093
airware 3059.53 %
Перегретая
женское платье в пол вечернее
55
1150 %
18 794
18 794
airware 34170.9 %
Перегретая
женское платье больших размеров вечернее
51
560 %
98 277
98 277
airware 192700 %
Перегретая
женское платье блестящее вечернее
53
270.8 %
10 999
10 999
airware 20752.8 %
Перегретая
женское платье белое вечернее
45
450 %
34 987
34 987
airware 77748.9 %
Перегретая
женское платье бежевое вечернее
36
850 %
19 260
19 260
airware 53500 %
Перегретая
женское нарядное вечернее платье
40
231.8 %
199 409
199 409
airware 498522 %
Перегретая
женское мини платье вечернее
55
355.6 %
43 717
43 717
airware 79485.5 %
Перегретая
женское красное платье вечернее
115
229.7 %
15 614
15 614
airware 13577.4 %
Перегретая
женское короткое платье вечернее
36
999999 %
68 655
68 655
airware 190708 %
Перегретая
женское коричневое платье вечернее
38
810 %
15 272
15 272
airware 40189.5 %
Перегретая
женское вечернее платье черное
38
342.3 %
66 190
66 190
airware 174184 %
Перегретая
женское вечернее платье праздничное длинное
99
244.1 %
88 153
88 153
airware 89043.4 %
Перегретая
женское вечернее платье праздничное
967
575.5 %
130 214
130 214
airware 13465.8 %
Перегретая
женское вечернее платье на свадьбу
238
310.6 %
8 447
8 447
airware 3549.16 %
Перегретая
женское вечернее платье короткое
109
248.2 %
68 292
68 292
airware 62653.2 %
Перегретая
женское вечернее платье длинное
86
1383.3 %
121 105
121 105
airware 140820 %
Перегретая
женское вечернее платье в пол
54
387.5 %
18 812
18 812
airware 34837 %
Перегретая
женское вечернее платье больших размеров
248
450 %
92 848
92 848
airware 37438.7 %
Перегретая
женское вечернее платье
2 544
587.8 %
214 835
214 835
airware 8444.77 %
Перегретая
женское белое платье вечернее
88
1050 %
34 832
34 832
airware 39581.8 %
Перегретая
женское атласное платье вечернее
37
73.3 %
10 841
10 841
airware 29300 %
Перегретая
женский платье вечернее
113
439.7 %
214 574
214 574
airware 189888 %
Перегретая
женские платье вечернее
68
1021.4 %
214 574
214 574
airware 315550 %
Перегретая
женская платье вечернее длинное
110
835.7 %
121 105
121 105
airware 110095 %
Перегретая
женская платье вечернее больших размеров
245
647.6 %
28 473
28 473
airware 11621.6 %
Перегретая
женская платье вечернее
1 098
433.9 %
214 835
214 835
airware 19566 %
Перегретая
женская вечернее платье
277
572.6 %
214 835
214 835
airware 77557.8 %
Перегретая
желтое платье женское вечернее длинное
50
1050 %
1 187
1 187
airware 2374 %
Перегретая
желтое платье женское вечернее
658
2243.3 %
4 462
4 462
airware 678.12 %
Перегретая
желтое вечернее платье женское
105
606.2 %
4 463
4 463
airware 4250.48 %
Перегретая
жаккардовое платье женское вечернее
97
656.2 %
773
773
airware 796.91 %
Перегретая
дорогое вечернее платье женское
404
370.6 %
217 286
217 286
airware 53783.7 %
Перегретая
длинное черное платье женское вечернее
108
236.2 %
27 271
27 271
airware 25250.9 %
Перегретая
длинное прямое платье женское вечернее
89
173.6 %
37 823
37 823
airware 42497.8 %
Перегретая
длинное платье с рукавами женское вечернее
78
184.5 %
107 758
107 758
airware 138151 %
Перегретая
длинное платье женское с рукавами вечернее
95
1633.3 %
106 135
106 135
airware 111721 %
Перегретая
длинное платье женское праздничное вечернее в пол
105
10550 %
6 235
6 235
airware 5938.1 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее с рукавами
91
343.5 %
107 758
107 758
airware 118415 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее праздничное
150
700 %
88 389
88 389
airware 58926 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее в пол
66
107.1 %
12 261
12 261
airware 18577.3 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее больших размеров
150
350 %
20 759
20 759
airware 13839.3 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее блестящее
37
226.2 %
4 731
4 731
airware 12786.5 %
Перегретая
длинное платье женское вечернее
3 326
583.9 %
121 105
121 105
airware 3641.16 %
Перегретая
длинное платье женское больших размеров вечернее
35
300 %
20 217
20 217
airware 57762.9 %
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