Спрос на платье осеннее вечернее

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
платье женское осень вечернее
1 335
301.4 %
184 406
184 406
airware 13813.2 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
968
294.5 %
184 406
184 406
airware 19050.2 %
Перегретая
платье вечернее осень
698
825.6 %
245 903
245 903
airware 35229.7 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
589
217.7 %
184 406
184 406
airware 31308.3 %
Перегретая
платье осеннее вечернее
409
404.4 %
245 903
245 903
airware 60123 %
Перегретая
платье вечернее осеннее
337
2642.3 %
245 903
245 903
airware 72968.2 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
291
296.4 %
184 406
184 406
airware 63369.8 %
Перегретая
вечернее платье осеннее
275
255.6 %
245 903
245 903
airware 89419.3 %
Перегретая
платье осеннее женское вечернее
254
229.1 %
184 406
184 406
airware 72600.8 %
Перегретая
вечернее платье женское осеннее
250
404.5 %
184 406
184 406
airware 73762.4 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
249
1181.8 %
184 406
184 406
airware 74058.6 %
Перегретая
осеннее вечернее платье
218
233.1 %
245 903
245 903
airware 112800 %
Перегретая
платье вечернее на осень
182
126.7 %
245 903
245 903
airware 135112 %
Перегретая
платье осень вечернее
161
1188.5 %
245 903
245 903
airware 152735 %
Перегретая
вечернее платье на осень
160
82.2 %
245 903
245 903
airware 153689 %
Перегретая
вечернее осеннее платье
158
1165.4 %
245 903
245 903
airware 155635 %
Перегретая
платье женское вечернее осенне
140
950 %
553
553
airware 395 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
137
441.4 %
184 406
184 406
airware 134603 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее на свадьбу осень
136
168.3 %
36 699
36 699
airware 26984.6 %
Перегретая
вечернее осеннее платье женское
134
376.8 %
184 406
184 406
airware 137616 %
Перегретая
вечернее платье осень
132
350 %
245 903
245 903
airware 186290 %
Перегретая
осеннее вечернее платье женское
112
480.8 %
184 406
184 406
airware 164648 %
Перегретая
осеннее платье вечернее
106
221.8 %
245 903
245 903
airware 231984 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее вечернее
105
306.1 %
109 981
109 981
airware 104744 %
Перегретая
платье женское осень 2025 вечернее
103
168.4 %
105 655
105 655
airware 102578 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
100
2050 %
184 406
184 406
airware 184406 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
96
9650 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
96
690 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье на свадьбу вечернее женское осень
87
291.7 %
65 803
65 803
airware 75635.6 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
84
71.7 %
184 406
184 406
airware 219531 %
Перегретая
платье на осень вечернее
84
145.3 %
245 903
245 903
airware 292742 %
Перегретая
платье женское вечернее на свадьбу осень
75
376.1 %
65 803
65 803
airware 87737.3 %
Перегретая
платье вечернее осень женское
69
278.6 %
184 406
184 406
airware 267255 %
Перегретая
платье женское вечернее осень длинное
68
163.3 %
113 399
113 399
airware 166763 %
Перегретая
осеннее платье женское вечернее
62
1290 %
184 406
184 406
airware 297429 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
56
166.7 %
184 406
184 406
airware 329296 %
Перегретая
вечернее платье осень 2025
55
191 %
20 639
20 639
airware 37525.4 %
Перегретая
платье женское осень длинное вечернее
52
207.6 %
113 399
113 399
airware 218075 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
50
334.6 %
184 406
184 406
airware 368812 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осеннее
49
164 %
175 650
175 650
airware 358469 %
Перегретая
платье женское вечернее осень короткое
46
468.2 %
65 027
65 027
airware 141363 %
Перегретая
вечернее платье осеннее женское
46
162.2 %
184 406
184 406
airware 400883 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
45
850 %
175 650
175 650
airware 390333 %
Перегретая
платье вечернее праздничное осеннее
43
103.6 %
123 695
123 695
airware 287663 %
Перегретая
платье на свадьбу вечернее осень
43
236.7 %
67 421
67 421
airware 156793 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
42
77.3 %
184 406
184 406
airware 439062 %
Перегретая
платье женское вечернее осень больших размеров
41
228.3 %
89 141
89 141
airware 217417 %
Перегретая
платье пиджак carolina shop женское осеннее праздничное вечернее
40
179 %
4
4
airware 10 %
Повышенная
платье пиджак осеннее вечернее
36
239.5 %
3 382
3 382
airware 9394.44 %
Перегретая
платье женское осень короткое вечернее
32
340.9 %
65 027
65 027
airware 203209 %
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