Спрос на платья женские осень повседневные

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 повседневные
2 317
218.6 %
166 606
166 606
airware 7190.59 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 982
417 %
166 606
166 606
airware 8405.95 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 694
958.3 %
162 304
162 304
airware 9581.11 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 552
483.5 %
166 606
166 606
airware 10734.9 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 487
588.8 %
162 304
162 304
airware 10914.9 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 174
456 %
166 606
166 606
airware 14191.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
611
167.5 %
63 335
63 335
airware 10365.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
584
151.6 %
63 336
63 336
airware 10845.2 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
512
450 %
63 312
63 312
airware 12365.6 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
409
443.3 %
162 304
162 304
airware 39683.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
301
362.3 %
185 703
185 703
airware 61695.4 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
254
157.6 %
162 304
162 304
airware 63899.2 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
216
153.3 %
93 621
93 621
airware 43343.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
185
152.2 %
93 621
93 621
airware 50605.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
179
2933.3 %
93 621
93 621
airware 52302.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
173
1185.7 %
63 164
63 164
airware 36511 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
171
153.6 %
63 161
63 161
airware 36936.3 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
170
184.9 %
162 304
162 304
airware 95473 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
122
152.5 %
40 422
40 422
airware 33132.8 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
112
204.5 %
63 242
63 242
airware 56466.1 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
110
156.8 %
40 422
40 422
airware 36747.3 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
90
207.1 %
62 579
62 579
airware 69532.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
89
165.6 %
93 621
93 621
airware 105192 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
88
750 %
185 703
185 703
airware 211026 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
84
52.4 %
62 565
62 565
airware 74482.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
81
528.6 %
131 174
131 174
airware 161943 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
77
152.7 %
63 242
63 242
airware 82132.5 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
72
154.3 %
63 242
63 242
airware 87836.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
53
156 %
64 181
64 181
airware 121096 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
39
164.7 %
61 260
61 260
airware 157077 %
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