Спрос на женской платья

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 офисные женские повседневные
40
75 %
133 165
133 165
airware 332912 %
Перегретая
платья повседневные женские офисные
91
156.8 %
133 165
133 165
airware 146335 %
Перегретая
платья женские повседневные офисные
517
324.6 %
133 165
133 165
airware 25757.3 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
905
373.2 %
132 881
132 881
airware 14683 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья женское вечернее праздничное
55
51.9 %
132 786
132 786
airware 241429 %
Перегретая
женские платья праздничные вечерние
147
395.5 %
132 786
132 786
airware 90330.6 %
Перегретая
платья вечернее женское праздничное
78
191.8 %
132 786
132 786
airware 170238 %
Перегретая
платья вечерние женские праздничные
2 690
278.7 %
132 786
132 786
airware 4936.28 %
Перегретая
платья вечерние праздничные женские
265
963.8 %
132 786
132 786
airware 50107.9 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные для женщин
48
750 %
132 786
132 786
airware 276638 %
Перегретая
платья для вечера праздничные женские
70
1800 %
132 786
132 786
airware 189694 %
Перегретая
женские вечерние платья праздничные
228
144.9 %
132 786
132 786
airware 58239.5 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
379
315 %
132 786
132 786
airware 35035.9 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные
13 221
432.4 %
132 786
132 786
airware 1004.36 %
Перегретая
платья женские вечерние праздничные
1 501
336.5 %
132 786
132 786
airware 8846.5 %
Перегретая
платья праздничные женские вечерние
520
264.9 %
132 786
132 786
airware 25535.8 %
Перегретая
платья праздничное женское вечернее
52
198.6 %
132 786
132 786
airware 255358 %
Перегретая
женские праздничные платья вечерние
115
232.5 %
132 786
132 786
airware 115466 %
Перегретая
платья женские праздничные вечерние
2 956
275 %
132 786
132 786
airware 4492.08 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
летние платья больших размеров женские на лето
73
334.2 %
131 877
131 877
airware 180653 %
Перегретая
летние женские платья больших размеров на лето
57
89 %
131 877
131 877
airware 231363 %
Перегретая
платья женские 50-52 размер
53
344.4 %
130 912
130 912
airware 247004 %
Перегретая
платья летние женские легкие повседневные
506
44.6 %
129 923
129 923
airware 25676.5 %
Перегретая
летние платья женские легкие повседневные
685
839.6 %
129 923
129 923
airware 18966.9 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
108
335.7 %
129 923
129 923
airware 120299 %
Перегретая
платья женские летние повседневные легкие
36
113.6 %
129 923
129 923
airware 360897 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
998
216.3 %
129 353
129 353
airware 12961.2 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
51
1070 %
129 353
129 353
airware 253633 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
870
207.3 %
129 353
129 353
airware 14868.2 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
451
296.9 %
129 353
129 353
airware 28681.4 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
203
39.4 %
129 353
129 353
airware 63720.7 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 387
620.8 %
129 353
129 353
airware 9326.1 %
Перегретая
платья женское осеннее больших размеров
37
226.2 %
129 353
129 353
airware 349603 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
129
55.7 %
129 353
129 353
airware 100274 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
2 778
1948.6 %
129 353
129 353
airware 4656.34 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
34
63.3 %
129 353
129 353
airware 380450 %
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