Спрос на осенние теплые костюмы женские

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
теплые костюмы на осень женские
2 478
284.7 %
41 910
41 910
airware 1691.28 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 648
294.9 %
41 866
41 866
airware 2540.41 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
1 267
1540.6 %
41 837
41 837
airware 3302.05 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
681
139.2 %
41 893
41 893
airware 6151.69 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
583
3836.7 %
41 867
41 867
airware 7181.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные теплые
546
160.1 %
22 210
22 210
airware 4067.77 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
504
1525 %
41 835
41 835
airware 8300.6 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые
410
1231.2 %
41 817
41 817
airware 10199.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров теплые
362
169.9 %
10 525
10 525
airware 2907.46 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
348
464.3 %
41 772
41 772
airware 12003.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые спортивные
334
185.8 %
22 083
22 083
airware 6611.68 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные теплые
291
397.7 %
23 548
23 548
airware 8092.1 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
288
872.9 %
43 103
43 103
airware 14966.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские с юбкой теплые
278
150.7 %
6 218
6 218
airware 2236.69 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень с брюками
265
151.5 %
34 546
34 546
airware 13036.2 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень больших размеров
253
152.4 %
9 089
9 089
airware 3592.49 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
240
12050 %
23 533
23 533
airware 9805.42 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками теплые
236
173.6 %
23 803
23 803
airware 10086 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
231
389.7 %
23 525
23 525
airware 10184 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень спортивные
182
1350 %
22 454
22 454
airware 12337.4 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
179
258.1 %
42 855
42 855
airware 23941.3 %
Перегретая
тёплые костюмы женские на осень
178
113.3 %
42 846
42 846
airware 24070.8 %
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
костюмы спортивные женские на осень теплые
174
188.1 %
22 414
22 414
airware 12881.6 %
Перегретая
теплые женские костюмы с юбкой на осень
172
154.9 %
6 200
6 200
airware 3604.65 %
Перегретая
женские костюмы на осень спортивные теплые
167
172.8 %
22 396
22 396
airware 13410.8 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские больших размеров
164
535.7 %
9 491
9 491
airware 5787.2 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень теплые
160
422.1 %
22 395
22 395
airware 13996.9 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские с юбкой
149
212 %
6 208
6 208
airware 4166.44 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень больших размеров
141
154.4 %
9 468
9 468
airware 6714.89 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
141
1034.6 %
22 382
22 382
airware 15873.8 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
133
1073.1 %
42 842
42 842
airware 32212 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень с юбкой
133
582 %
6 242
6 242
airware 4693.23 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
133
227.3 %
9 456
9 456
airware 7109.78 %
Перегретая
теплые костюмы женские больших размеров на осень
132
221.4 %
9 450
9 450
airware 7159.09 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые с юбкой
126
174.8 %
6 212
6 212
airware 4930.16 %
Перегретая
теплые костюмы с юбкой женские на осень
121
155.2 %
6 201
6 201
airware 5124.79 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые тройка
114
158.6 %
1 060
1 060
airware 929.82 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров теплые
108
152.9 %
9 225
9 225
airware 8541.67 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
107
272.9 %
42 705
42 705
airware 39911.2 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
107
224.4 %
42 705
42 705
airware 39911.2 %
Перегретая
тёплые костюмы на осень женские
107
436.4 %
42 703
42 703
airware 39909.3 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые больших размеров
94
194.6 %
9 088
9 088
airware 9668.09 %
Перегретая
женские осенние костюмы теплые
90
165.4 %
42 595
42 595
airware 47327.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые больших размеров
89
164.1 %
9 095
9 095
airware 10219.1 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские с юбкой
87
183.8 %
6 085
6 085
airware 6994.25 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
86
182.4 %
42 543
42 543
airware 49468.6 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
86
178.4 %
42 543
42 543
airware 49468.6 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые с юбкой
79
159.7 %
6 026
6 026
airware 7627.85 %
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