Спрос на костюме женские осенние

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
костюмы женские осенние
10 589
239.8 %
176 822
176 822
airware 1669.86 %
Перегретая
осенние костюмы женские
9 689
143.5 %
176 822
176 822
airware 1824.98 %
Перегретая
костюмы осенние женские
1 993
20.6 %
176 822
176 822
airware 8872.15 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 377
436.6 %
176 822
176 822
airware 12841.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой
1 369
1079.3 %
37 536
37 536
airware 2741.86 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой
1 186
694.6 %
37 530
37 530
airware 3164.42 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
1 152
104.2 %
87 375
87 375
airware 7584.64 %
Перегретая
женские спортивные костюмы больших размеров осенние
1 037
602.2 %
19 902
19 902
airware 1919.19 %
Перегретая
женские осенние костюмы
935
213.4 %
161 298
161 298
airware 17251.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
857
49.7 %
49 645
49 645
airware 5792.88 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
681
139.2 %
41 893
41 893
airware 6151.69 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
596
82.4 %
68 674
68 674
airware 11522.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
536
16.7 %
84 795
84 795
airware 15820 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
504
1525 %
41 835
41 835
airware 8300.6 %
Перегретая
осенние костюмы с юбкой женские
424
281.7 %
36 644
36 644
airware 8642.45 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
415
0.7 %
69 017
69 017
airware 16630.6 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные больших размеров
386
120.8 %
21 487
21 487
airware 5566.58 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
382
3.5 %
49 227
49 227
airware 12886.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
310
188.5 %
48 222
48 222
airware 15555.5 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
288
872.9 %
43 103
43 103
airware 14966.3 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
280
172.2 %
84 452
84 452
airware 30161.4 %
Перегретая
осенние женские костюмы с юбкой
261
2422.7 %
36 987
36 987
airware 14171.3 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
248
8216.7 %
67 457
67 457
airware 27200.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
240
12050 %
23 533
23 533
airware 9805.42 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
231
389.7 %
23 525
23 525
airware 10184 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
230
12 %
47 712
47 712
airware 20744.3 %
Перегретая
костюмы осенние женские с юбкой
225
428.7 %
37 023
37 023
airware 16454.7 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
219
42.8 %
83 992
83 992
airware 38352.5 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой больших размеров
216
201 %
4 444
4 444
airware 2057.41 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
214
87.2 %
82 253
82 253
airware 38436 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
207
212 %
51 501
51 501
airware 24879.7 %
Перегретая
женские осенние костюмы с юбкой
203
3433.3 %
36 995
36 995
airware 18224.1 %
Перегретая
брючные костюмы женские больших размеров праздничные осенние
202
154.1 %
8 550
8 550
airware 4232.67 %
Перегретая
костюме женские осенние
201
168.9 %
176 822
176 822
airware 87971.1 %
Перегретая
осенние костюмы женские с юбкой длинной
194
265.6 %
8 550
8 550
airware 4407.22 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
187
62.7 %
51 554
51 554
airware 27569 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
186
5.5 %
67 403
67 403
airware 36238.2 %
Перегретая
женские костюмы осенние
186
81 %
176 822
176 822
airware 95065.6 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
177
999999 %
45 119
45 119
airware 25491 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
176
333.9 %
22 419
22 419
airware 12738.1 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
173
73.6 %
51 531
51 531
airware 29786.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние с юбкой длинной
171
154.9 %
8 602
8 602
airware 5030.41 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
169
4.3 %
80 883
80 883
airware 47859.8 %
Перегретая
костюмы с жилеткой женские осенние
164
202.3 %
6 189
6 189
airware 3773.78 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные больших размеров
164
26.6 %
21 648
21 648
airware 13200 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные офисные
149
175.8 %
25 212
25 212
airware 16920.8 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
146
467.1 %
52 695
52 695
airware 36092.5 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
146
114 %
67 341
67 341
airware 46124 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
141
1034.6 %
22 382
22 382
airware 15873.8 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
140
17.3 %
82 089
82 089
airware 58635 %
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