Спрос на осень платья женские

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
34 194
229 %
328 129
328 129
airware 959.61 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 421
420.3 %
47 429
47 429
airware 288.83 %
Перегретая
платья женские осень
14 947
306.7 %
328 129
328 129
airware 2195.28 %
Перегретая
осенние платья женские
11 411
195 %
328 129
328 129
airware 2875.55 %
Перегретая
женские платья на осень
6 474
287 %
328 129
328 129
airware 5068.41 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень
6 423
251.4 %
78 671
78 671
airware 1224.83 %
Перегретая
платья на осень женские
5 365
85.8 %
328 129
328 129
airware 6116.1 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
4 828
426.6 %
47 423
47 423
airware 982.25 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 493
222.2 %
78 743
78 743
airware 2254.31 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 369
498 %
20 191
20 191
airware 599.32 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень
3 363
367.6 %
20 191
20 191
airware 600.39 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров
3 148
337.2 %
10 592
10 592
airware 336.47 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
2 778
1948.6 %
129 353
129 353
airware 4656.34 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные
1 717
215.4 %
54 685
54 685
airware 3184.92 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 507
267.8 %
184 725
184 725
airware 12257.8 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 387
620.8 %
129 353
129 353
airware 9326.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 305
456.5 %
38 023
38 023
airware 2913.64 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 239
712.6 %
17 281
17 281
airware 1394.75 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платье женские осень
1 169
520.2 %
328 129
328 129
airware 28069.2 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 141
173.1 %
35 588
35 588
airware 3119.02 %
Перегретая
платья женские осенние
1 118
304.9 %
328 129
328 129
airware 29349.6 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
1 016
171.1 %
13 698
13 698
airware 1348.23 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
998
216.3 %
129 353
129 353
airware 12961.2 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
женские осенние платья
909
608.7 %
328 129
328 129
airware 36097.8 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
905
373.2 %
132 881
132 881
airware 14683 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
870
207.3 %
129 353
129 353
airware 14868.2 %
Перегретая
платья женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
748
1256.5 %
47 380
47 380
airware 6334.22 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
741
192.8 %
184 725
184 725
airware 24929.2 %
Перегретая
осенние женские платья
727
150.8 %
328 129
328 129
airware 45134.7 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
725
497.5 %
51 297
51 297
airware 7075.45 %
Перегретая
женские платье на осень
695
222.9 %
328 129
328 129
airware 47212.8 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
694
460.7 %
78 676
78 676
airware 11336.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
джинсовые платья женские на осень
675
409.2 %
4 658
4 658
airware 690.07 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
571
559.8 %
153 123
153 123
airware 26816.6 %
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