Спрос на платья женские 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 женские больших размеров осенние
57
525 %
125 213
125 213
airware 219672 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
72
550 %
125 213
125 213
airware 173907 %
Перегретая
платья женское осеннее больших размеров
42
163.5 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
42
273.1 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
платья женское осень больших размеров
37
173.3 %
125 213
125 213
airware 338414 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
48
156.7 %
125 213
125 213
airware 260860 %
Перегретая
платья миди женские летние
103
189.5 %
124 971
124 971
airware 121331 %
Перегретая
платья весенние женские 2025
51
475 %
124 817
124 817
airware 244739 %
Перегретая
зимние женские платья длинные
61
163 %
124 659
124 659
airware 204359 %
Перегретая
женские летние платья легкие повседневные
111
141.4 %
124 622
124 622
airware 112272 %
Перегретая
зимние платья длинные женские
70
179.6 %
124 475
124 475
airware 177821 %
Перегретая
платья женские зимние длинные
66
160 %
124 475
124 475
airware 188598 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
929
192.9 %
124 458
124 458
airware 13397 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 169
358.5 %
124 458
124 458
airware 5738.04 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
844
169 %
124 458
124 458
airware 14746.2 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 536
263.6 %
124 458
124 458
airware 8102.73 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 255
350 %
124 458
124 458
airware 3823.59 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платья женские праздничные больших размеров
3 710
380.4 %
124 451
124 451
airware 3354.47 %
Перегретая
платья женские больших размеров праздничные
1 619
803 %
124 451
124 451
airware 7686.91 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
156
101.5 %
124 053
124 053
airware 79521.2 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
платья праздничные женские больших размеров
1 089
419.2 %
123 990
123 990
airware 11385.7 %
Перегретая
женские платья больших размеров праздничные
44
343.3 %
123 990
123 990
airware 281795 %
Перегретая
платья женские праздничные большие размеры
46
278.6 %
123 990
123 990
airware 269543 %
Перегретая
платья длинные женские вечерние
108
540.9 %
123 990
123 990
airware 114806 %
Перегретая
платья женские длинные вечерние
101
424.1 %
123 990
123 990
airware 122762 %
Перегретая
женские платья вечерние длинные
118
246.7 %
123 990
123 990
airware 105076 %
Перегретая
вечерний платья женские длинный
276
816.7 %
123 990
123 990
airware 44923.9 %
Перегретая
платья вечерние женские длинные
232
307.8 %
123 990
123 990
airware 53444 %
Перегретая
платья вечерняя женская длинные
111
1900 %
123 990
123 990
airware 111703 %
Перегретая
платья летние женские больших размеров
2 408
7.8 %
123 972
123 972
airware 5148.34 %
Перегретая
платья осенние женские миди
43
408.3 %
123 676
123 676
airware 287619 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
платья женские миди осень
40
300 %
123 676
123 676
airware 309190 %
Перегретая
платья для праздника женские большого размера
51
262.5 %
123 580
123 580
airware 242314 %
Перегретая
платья женское праздничное больших размеров
68
800 %
123 580
123 580
airware 181735 %
Перегретая
платья женские большие размеры праздничные
52
194.4 %
123 580
123 580
airware 237654 %
Перегретая
праздничные женские платья больших размеров
58
464.3 %
123 580
123 580
airware 213069 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
44
168.9 %
123 513
123 513
airware 280711 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
платья миди женские осень
120
196.3 %
122 620
122 620
airware 102183 %
Перегретая
платья женские праздничные нарядные длинные
149
404.8 %
122 368
122 368
airware 82126.2 %
Перегретая
платья женские нарядные длинные
172
541.4 %
121 558
121 558
airware 70673.3 %
Перегретая
длинные нарядные платья женские
90
307.1 %
121 558
121 558
airware 135064 %
Перегретая
вечерние платья женские длинные
623
319.7 %
121 105
121 105
airware 19439 %
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