Спрос на платье женское осенние

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
32 508
203.9 %
319 268
319 268
airware 982.12 %
Перегретая
осенние платья женские
14 133
39208.3 %
341 568
341 568
airware 2416.81 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 255
350 %
124 458
124 458
airware 3823.59 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 169
358.5 %
124 458
124 458
airware 5738.04 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 069
315.6 %
189 662
189 662
airware 9166.84 %
Перегретая
платье осенние женское
2 029
15557.7 %
319 268
319 268
airware 15735.2 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 641
187.9 %
177 500
177 500
airware 10816.6 %
Перегретая
осенние платье женское
1 513
16861.1 %
319 268
319 268
airware 21101.7 %
Перегретая
платья женские осенние
1 263
3030.5 %
319 268
319 268
airware 25278.5 %
Перегретая
женские осенние платья
1 032
1264.1 %
319 268
319 268
airware 30936.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 014
149.6 %
189 662
189 662
airware 18704.3 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 014
206.2 %
126 278
126 278
airware 12453.5 %
Перегретая
осенние женские платья
916
1502.5 %
319 268
319 268
airware 34854.6 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
851
225.5 %
51 928
51 928
airware 6102 %
Перегретая
платье женское осенние
766
301.4 %
319 268
319 268
airware 41679.9 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
722
202.3 %
145 656
145 656
airware 20174 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
691
3888.9 %
48 101
48 101
airware 6961.07 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
646
151.1 %
66 032
66 032
airware 10221.7 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
499
191 %
145 656
145 656
airware 29189.6 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
412
186.4 %
85 956
85 956
airware 20863.1 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
410
332.8 %
13 572
13 572
airware 3310.24 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
375
227.7 %
132 021
132 021
airware 35205.6 %
Перегретая
платье осенние женское теплое
367
68.8 %
48 057
48 057
airware 13094.5 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
женские платья осенние
344
1760.5 %
319 268
319 268
airware 92810.5 %
Перегретая
двойка женская осенние платье
329
396.3 %
1 972
1 972
airware 599.39 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
осенние платье женское больших размеров
283
294 %
124 053
124 053
airware 43835 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
240
214.4 %
19 279
19 279
airware 8032.92 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
234
191 %
72 015
72 015
airware 30775.6 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
204
547.6 %
39 811
39 811
airware 19515.2 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
189
244.8 %
76 324
76 324
airware 40383.1 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
188
166 %
72 015
72 015
airware 38305.9 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
181
152.3 %
78 715
78 715
airware 43488.9 %
Перегретая
осенние платье женское теплое
181
222.4 %
46 687
46 687
airware 25793.9 %
Перегретая
платье длинное женское осенние
181
154 %
145 656
145 656
airware 80472.9 %
Перегретая
осенние платья женские мусульманские
178
178.2 %
7 700
7 700
airware 4325.84 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
175
242.3 %
46 664
46 664
airware 26665.1 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
170
8550 %
145 656
145 656
airware 85680 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
166
206.6 %
65 057
65 057
airware 39191 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
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