Спрос на костюмы женские осенние теплые

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
1 904
1437.5 %
42 841
42 841
airware 2250.05 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые
1 252
537.8 %
42 841
42 841
airware 3421.81 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень
919
152.4 %
42 826
42 826
airware 4660.07 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
костюмы на осень женские спортивные теплые
462
233.3 %
23 523
23 523
airware 5091.56 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень
409
86.3 %
42 820
42 820
airware 10469.4 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
344
85.4 %
42 776
42 776
airware 12434.9 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые
308
93.3 %
42 738
42 738
airware 13876 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров теплые
301
260.5 %
6 338
6 338
airware 2105.65 %
Перегретая
костюмы на осень женские с юбкой теплые
300
169 %
5 742
5 742
airware 1914 %
Перегретая
костюмы теплые женские на осень
278
517.3 %
42 741
42 741
airware 15374.5 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые спортивные
248
566.7 %
22 717
22 717
airware 9160.08 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
243
456.2 %
42 702
42 702
airware 17572.8 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень с брюками
234
195.3 %
26 197
26 197
airware 11195.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские брючные теплые
218
59 %
23 526
23 526
airware 10791.7 %
Перегретая
теплые костюмы с юбкой женские на осень
182
153.4 %
5 707
5 707
airware 3135.71 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные теплые
182
275 %
23 456
23 456
airware 12887.9 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные теплые
175
93.4 %
23 466
23 466
airware 13409.1 %
Перегретая
женские костюмы на осень с брюками теплые
168
516.7 %
26 129
26 129
airware 15553 %
Перегретая
теплые женские костюмы с юбкой на осень
166
178.7 %
5 697
5 697
airware 3431.93 %
Перегретая
костюмы женские теплые на осень
165
684.6 %
42 531
42 531
airware 25776.4 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень больших размеров
159
1.2 %
6 284
6 284
airware 3952.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые спортивные
139
611.9 %
22 987
22 987
airware 16537.4 %
Перегретая
костюмы спортивные женские на осень теплые
132
521.4 %
23 006
23 006
airware 17428.8 %
Перегретая
женские костюмы на осень спортивные теплые
127
402.8 %
22 982
22 982
airware 18096.1 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
126
87 %
42 309
42 309
airware 33578.6 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень больших размеров
126
179.9 %
5 424
5 424
airware 4304.76 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские с юбкой
123
474.1 %
5 584
5 584
airware 4539.84 %
Перегретая
теплые костюмы на осень женские больших размеров
122
59.9 %
5 907
5 907
airware 4841.8 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень спортивные
120
55.3 %
22 914
22 914
airware 19095 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень теплые
111
159.4 %
22 867
22 867
airware 20600.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные теплые
109
78.2 %
22 866
22 866
airware 20978 %
Перегретая
теплые костюмы женские больших размеров на осень
101
2575 %
5 695
5 695
airware 5638.61 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
93
143.8 %
42 298
42 298
airware 45481.7 %
Перегретая
теплые костюмы женские на осень с юбкой
89
75.4 %
5 689
5 689
airware 6392.14 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые с юбкой
86
910 %
5 698
5 698
airware 6625.58 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
85
2883.3 %
42 381
42 381
airware 49860 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые больших размеров
80
145.1 %
5 730
5 730
airware 7162.5 %
Перегретая
женские костюмы на осень теплые больших размеров
77
416.7 %
5 738
5 738
airware 7451.95 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые тройка
75
338.5 %
862
862
airware 1149.33 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
74
1283.3 %
42 506
42 506
airware 57440.5 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
73
75.9 %
42 502
42 502
airware 58221.9 %
Перегретая
женские спортивные костюмы на осень теплые
72
154.3 %
23 052
23 052
airware 32016.7 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские с юбкой
72
268.2 %
5 796
5 796
airware 8050 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
69
272.6 %
42 504
42 504
airware 61600 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые с юбкой
68
516.7 %
5 793
5 793
airware 8519.12 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые с юбкой
65
212.5 %
5 786
5 786
airware 8901.54 %
Перегретая
костюмы на осень женские теплые больших размеров
61
456.7 %
6 360
6 360
airware 10426.2 %
Перегретая
теплые женские костюмы на осень больших размеров
61
182.6 %
6 360
6 360
airware 10426.2 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров теплые
60
716.7 %
6 360
6 360
airware 10600 %
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