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 осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
женские платья вечерние праздничные
379
315 %
132 786
132 786
airware 35035.9 %
Перегретая
платья zolla женские
378
232.6 %
1 426
1 426
airware 377.25 %
Перегретая
платья шерстяные женские
377
285.6 %
9 159
9 159
airware 2429.44 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
теплые платья больших размеров женские
375
365.1 %
19 828
19 828
airware 5287.47 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
375
1343.1 %
13 123
13 123
airware 3499.47 %
Перегретая
платья женские вечерние на свадьбу больших размеров
373
4712.5 %
36 522
36 522
airware 9791.42 %
Перегретая
платья двойка женские
372
270.7 %
2 114
2 114
airware 568.28 %
Перегретая
платья женские теплые длинные
372
200.6 %
35 413
35 413
airware 9519.62 %
Перегретая
ремень коричневый женский для платья
372
268.8 %
12 285
12 285
airware 3302.42 %
Перегретая
lalis женская одежда платья
371
807.1 %
57
57
airware 15.36 %
Высокая
муслиновые платья женские
370
1071.2 %
2 522
2 522
airware 681.62 %
Перегретая
белые платья женские на свадьбу
370
610.6 %
5 487
5 487
airware 1482.97 %
Перегретая
женские вечерние платья больших размеров
369
803.1 %
91 214
91 214
airware 24719.2 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
красивые вечерние платья женские
368
322.6 %
63 499
63 499
airware 17255.2 %
Перегретая
пояс тонкий женский для платья
361
1590.9 %
30 348
30 348
airware 8406.65 %
Перегретая
кайрос платья женские лен
360
127.3 %
428
428
airware 118.89 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу длинные
360
587.3 %
40 367
40 367
airware 11213.1 %
Перегретая
платья пляжные женские летние
359
184.6 %
66 397
66 397
airware 18495 %
Перегретая
платья zarina женские
358
434.9 %
892
892
airware 249.16 %
Перегретая
платья белые женские
358
638.5 %
64 244
64 244
airware 17945.2 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров 58-60 средней длины
357
228.5 %
1 299
1 299
airware 363.87 %
Перегретая
женские платья больших размеров на праздник
357
144 %
71 874
71 874
airware 20132.8 %
Перегретая
платья женские осень зима
356
473.5 %
266 372
266 372
airware 74823.6 %
Перегретая
турецкие платья женские нарядные больших размеров
356
194.7 %
1 075
1 075
airware 301.97 %
Перегретая
блестящие платья женские
356
606.2 %
12 347
12 347
airware 3468.26 %
Перегретая
мини платья женские
356
362.3 %
60 869
60 869
airware 17098 %
Перегретая
платья женские на новый год
356
179.5 %
52 579
52 579
airware 14769.4 %
Перегретая
платья длинные женские праздничные
355
198.5 %
121 709
121 709
airware 34284.2 %
Перегретая
брендовые платья женские вечерние
355
493.8 %
1 599
1 599
airware 450.42 %
Перегретая
новогодние платья женские блестящие
354
192.2 %
5 600
5 600
airware 1581.92 %
Перегретая
нарядная платья женская вечерняя
354
1230 %
187 830
187 830
airware 53059.3 %
Перегретая
платья женская
353
832.5 %
352 521
352 521
airware 99864.3 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом
351
1621.4 %
149 976
149 976
airware 42728.2 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
шерстяные платья женские больших размеров
350
298.2 %
1 834
1 834
airware 524 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
платья женские теплые на зиму больших размеров
347
151.8 %
6 241
6 241
airware 1798.56 %
Перегретая
выкройки женские платья
345
269.7 %
932
932
airware 270.14 %
Перегретая
женские домашние платья
345
668.8 %
68 059
68 059
airware 19727.2 %
Перегретая
белорусские женские платья
345
2603.8 %
15 527
15 527
airware 4500.58 %
Перегретая
платья женские на выпускной
345
293 %
53 431
53 431
airware 15487.2 %
Перегретая
ремень красный женский для платья
343
779.8 %
6 025
6 025
airware 1756.56 %
Перегретая
женские длинные платья
343
3480 %
214 596
214 596
airware 62564.4 %
Перегретая
вечерние платья женские на свадьбу больших размеров
342
272.6 %
36 522
36 522
airware 10679 %
Перегретая
платья женские белорусские
342
252.4 %
15 440
15 440
airware 4514.62 %
Перегретая
вечерние платья женские праздничные новогодние
342
150.6 %
36 910
36 910
airware 10792.4 %
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