Спрос на 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 женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья женские повседневные летние
123
125.7 %
185 866
185 866
airware 151111 %
Перегретая
платья женские повседневные длинные
83
410.9 %
96 244
96 244
airware 115957 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров трикотажные с цветами
48
190 %
1 956
1 956
airware 4075 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров трикотажные
78
404.5 %
15 066
15 066
airware 19315.4 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров офисные
37
158.8 %
29 536
29 536
airware 79827 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров летнее
49
39.1 %
55 463
55 463
airware 113190 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров белорусские
169
3430 %
5 172
5 172
airware 3060.36 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров
675
409.2 %
75 236
75 236
airware 11146.1 %
Перегретая
платья женские повседневные белорусские
215
254.8 %
6 939
6 939
airware 3227.44 %
Перегретая
платья женские повседневные
7 325
2282.8 %
222 730
222 730
airware 3040.68 %
Перегретая
платья женские пляжные
54
410 %
60 282
60 282
airware 111633 %
Перегретая
платья женские плюс сайз
44
2150 %
19 200
19 200
airware 43636.4 %
Перегретая
платья женские плиссировка
42
1450 %
4 005
4 005
airware 9535.71 %
Перегретая
платья женские пинтерест
157
525.8 %
11 904
11 904
airware 7582.17 %
Перегретая
платья женские пиджак
91
317.6 %
6 709
6 709
airware 7372.53 %
Перегретая
платья женские офисные теплые
102
156.2 %
23 549
23 549
airware 23087.3 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
409
319.1 %
83 519
83 519
airware 20420.3 %
Перегретая
платья женские офисные стильные больших размеров
75
264.3 %
56 029
56 029
airware 74705.3 %
Перегретая
платья женские офисные стильные
814
1457.4 %
71 951
71 951
airware 8839.19 %
Перегретая
платья женские офисные повседневные
134
207.7 %
127 753
127 753
airware 95338.1 %
Перегретая
платья женские офисные осень
168
650 %
138 283
138 283
airware 82311.3 %
Перегретая
платья женские офисные для полных
128
311.2 %
27 147
27 147
airware 21208.6 %
Перегретая
платья женские офисные больших размеров
205
550 %
52 045
52 045
airware 25387.8 %
Перегретая
платья женские офисные беларусь
111
605 %
6 805
6 805
airware 6130.63 %
Перегретая
платья женские офисные
1 536
858.4 %
149 984
149 984
airware 9764.58 %
Перегретая
платья женские офисное
65
332.4 %
147 322
147 322
airware 226649 %
Перегретая
платья женские откровенные
52
235.7 %
427
427
airware 821.15 %
Перегретая
платья женские осень турция
85
166.4 %
10 733
10 733
airware 12627.1 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
84
156.3 %
79 447
79 447
airware 94579.8 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
87
267.5 %
7 512
7 512
airware 8634.48 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
платья женские осень лапша
48
16.7 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские осень короткие
386
259.8 %
76 024
76 024
airware 19695.3 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
184
3630 %
88 093
88 093
airware 47876.6 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
61
160.9 %
13 046
13 046
airware 21386.9 %
Перегретая
платья женские осень зима
420
496.8 %
253 987
253 987
airware 60473.1 %
Перегретая
платья женские осень длинные
894
264.9 %
145 656
145 656
airware 16292.6 %
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