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 бохо
52
350 %
17 309
17 309
airware 33286.5 %
Перегретая
платья женские бордовые вечерние
88
172.2 %
8 309
8 309
airware 9442.05 %
Перегретая
платья женские бордовые
94
241.8 %
14 025
14 025
airware 14920.2 %
Перегретая
платья женские бордовое
58
282 %
13 948
13 948
airware 24048.3 %
Перегретая
платья женские большого размера
65
640.9 %
116 327
116 327
airware 178965 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные турция
193
2194.4 %
1 052
1 052
airware 545.08 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные короткие
77
270 %
39 762
39 762
airware 51639 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные длинные
190
337.9 %
21 020
21 020
airware 11063.2 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные
1 619
803 %
124 451
124 451
airware 7686.91 %
Перегретая
платья женские больших размеров повседневные
56
5650 %
75 967
75 967
airware 135655 %
Перегретая
платья женские больших размеров офисные
300
783.3 %
49 172
49 172
airware 16390.7 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
37
155.7 %
57 370
57 370
airware 155054 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
929
192.9 %
124 458
124 458
airware 13397 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
57
525 %
125 213
125 213
airware 219672 %
Перегретая
платья женские больших размеров нарядные
178
79.9 %
1 290
1 290
airware 724.72 %
Перегретая
платья женские больших размеров летние
137
45.1 %
132 893
132 893
airware 97002.2 %
Перегретая
платья женские больших размеров зимние
48
234.6 %
105 974
105 974
airware 220779 %
Перегретая
платья женские больших размеров домашние
51
305 %
25 377
25 377
airware 49758.8 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных праздничные
144
210 %
40 599
40 599
airware 28193.8 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных
541
551.1 %
127 270
127 270
airware 23525 %
Перегретая
платья женские больших размеров вечернее
82
245.2 %
92 018
92 018
airware 112217 %
Перегретая
платья женские больших размеров
5 920
3250 %
137 094
137 094
airware 2315.78 %
Перегретая
платья женские больших
263
609.6 %
138 277
138 277
airware 52576.8 %
Перегретая
платья женские большие размеры турция
49
263 %
2 057
2 057
airware 4197.96 %
Перегретая
платья женские большие размеры праздничные
52
194.4 %
123 580
123 580
airware 237654 %
Перегретая
платья женские большие размеры нарядные
122
4016.7 %
106 128
106 128
airware 86990.2 %
Перегретая
платья женские большие размеры
310
1987.5 %
137 094
137 094
airware 44223.9 %
Перегретая
платья женские блестящие вечерние
78
227.3 %
10 612
10 612
airware 13605.1 %
Перегретая
платья женские белые
228
3307.1 %
62 722
62 722
airware 27509.7 %
Перегретая
платья женские белорусские праздничные
119
163.3 %
10 690
10 690
airware 8983.19 %
Перегретая
платья женские белорусские нарядные
144
1078.6 %
9 857
9 857
airware 6845.14 %
Перегретая
платья женские белорусские деловые
97
265.6 %
2 010
2 010
airware 2072.16 %
Перегретая
платья женские белорусские
316
287.6 %
15 545
15 545
airware 4919.3 %
Перегретая
платья женские белое
104
3516.7 %
62 998
62 998
airware 60575 %
Перегретая
платья женские беларусь от 50
73
320.4 %
11 584
11 584
airware 15868.5 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
152
430 %
12 045
12 045
airware 7924.34 %
Перегретая
платья женские беларусь нарядные
102
586.8 %
10 024
10 024
airware 9827.45 %
Перегретая
платья женские беларусь большие размеры
93
270.7 %
10 227
10 227
airware 10996.8 %
Перегретая
платья женские беларусь
310
566.7 %
14 962
14 962
airware 4826.45 %
Перегретая
платья женские бежевое
43
664.3 %
39 491
39 491
airware 91839.5 %
Перегретая
платья женские бархатные
76
303.3 %
4 831
4 831
airware 6356.58 %
Перегретая
платья женские бальные
37
267.6 %
3 879
3 879
airware 10483.8 %
Перегретая
платья женские атласные
115
668.8 %
11 117
11 117
airware 9666.96 %
Перегретая
платья женские а силуэта
57
5750 %
86 885
86 885
airware 152430 %
Перегретая
платья женские zolla
68
1083.3 %
1 427
1 427
airware 2098.53 %
Перегретая
платья женские zarina
95
2325 %
882
882
airware 928.42 %
Перегретая
платья женские y2k
176
567.6 %
5 075
5 075
airware 2883.52 %
Перегретая
платья женские pinterest
102
970 %
11 864
11 864
airware 11631.4 %
Перегретая
платья женские o'stin
45
300 %
281
281
airware 624.44 %
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