Спрос на платье женское женское

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
платье женское 42-44 размер
67
1166.7 %
188 109
188 109
airware 280760 %
Перегретая
платье женское вечернее с вырезом
167
457.3 %
187 731
187 731
airware 112414 %
Перегретая
платье женское 44-46
97
9750 %
187 672
187 672
airware 193476 %
Перегретая
вечернее платье женское с вырезом
57
278 %
187 600
187 600
airware 329123 %
Перегретая
платье вечернее женское с вырезом
45
4550 %
187 600
187 600
airware 416889 %
Перегретая
платье летнее повседневное женское
43
0 %
187 017
187 017
airware 434923 %
Перегретая
платье женское для высоких
98
750 %
186 908
186 908
airware 190722 %
Перегретая
платье женское летнее повседневное
2 379
36.8 %
186 805
186 805
airware 7852.25 %
Перегретая
летнее платье женское нарядное
243
456.2 %
186 566
186 566
airware 76776.1 %
Перегретая
летнее нарядное платье женское
142
245.8 %
186 566
186 566
airware 131385 %
Перегретая
женское платье летнее нарядное
88
11.4 %
186 566
186 566
airware 212007 %
Перегретая
платье нарядное женское летнее
255
17.5 %
186 566
186 566
airware 73163.1 %
Перегретая
платье нарядное летнее женское
98
39.1 %
186 566
186 566
airware 190373 %
Перегретая
нарядное летнее платье женское
133
23.1 %
186 566
186 566
airware 140275 %
Перегретая
платье женское летнее нарядное для женщин
288
99.2 %
186 566
186 566
airware 64779.9 %
Перегретая
нарядное платье женское летнее
97
23.5 %
186 566
186 566
airware 192336 %
Перегретая
платье женское повседневное летнее
767
0.6 %
186 478
186 478
airware 24312.7 %
Перегретая
вечернее платье женское осеннее
303
668.4 %
186 451
186 451
airware 61535 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 370
211.4 %
186 451
186 451
airware 13609.6 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
702
3460 %
186 451
186 451
airware 26560 %
Перегретая
платье осеннее женское вечернее
314
1213 %
186 451
186 451
airware 59379.3 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
298
325.9 %
186 451
186 451
airware 62567.4 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
345
1966.7 %
186 451
186 451
airware 54043.8 %
Перегретая
платье женское повседневное весна
37
26.3 %
185 617
185 617
airware 501668 %
Перегретая
летнее платье женское повседневное
92
45.8 %
185 524
185 524
airware 201657 %
Перегретая
платье повседневное женское летнее
154
4.6 %
185 361
185 361
airware 120364 %
Перегретая
платье женское летнее нарядное праздничное вечернее
290
51.4 %
185 295
185 295
airware 63894.8 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осеннее
47
263.6 %
185 203
185 203
airware 394049 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
274
313.5 %
185 203
185 203
airware 67592.3 %
Перегретая
повседневное платье женское летнее
80
3.3 %
185 136
185 136
airware 231420 %
Перегретая
платье весеннее женское праздничное
190
366.7 %
184 926
184 926
airware 97329.5 %
Перегретая
платье женское осень весна повседневное
66
10 %
184 556
184 556
airware 279630 %
Перегретая
платье весна осень женское повседневное
65
66.1 %
184 556
184 556
airware 283932 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
87
4300 %
184 556
184 556
airware 212133 %
Перегретая
платье женское повседневное осень весна
39
41.5 %
184 556
184 556
airware 473220 %
Перегретая
платье женское осень 44-46
49
172.5 %
184 436
184 436
airware 376400 %
Перегретая
платье демисезонное женское повседневное
614
214.7 %
183 675
183 675
airware 29914.5 %
Перегретая
платье женское демисезонное повседневное
316
108 %
183 675
183 675
airware 58125 %
Перегретая
платье женское с подкладом
90
245.7 %
183 612
183 612
airware 204013 %
Перегретая
платье праздничное на осень женское
37
169.4 %
183 199
183 199
airware 495132 %
Перегретая
осеннее праздничное платье женское
71
2416.7 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платье праздничное женское осеннее
83
445.2 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платье на осенний праздник женское
70
164.8 %
183 199
183 199
airware 261713 %
Перегретая
платье осень праздничное женское
78
159.9 %
183 199
183 199
airware 234870 %
Перегретая
платье весеннее женское повседневное
104
54 %
183 074
183 074
airware 176033 %
Перегретая
платье женское осень 48
53
215.6 %
183 039
183 039
airware 345357 %
Перегретая
платье женское повседневное демисезонное
145
323.6 %
182 862
182 862
airware 126112 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
159
10.5 %
182 862
182 862
airware 115008 %
Перегретая
платье женское праздничное с вырезом
178
337.1 %
182 248
182 248
airware 102387 %
Перегретая
платье женское повседневное с рукавом
60
70 %
181 735
181 735
airware 302892 %
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