Спрос на платье теплое осеннее

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 осеннее женское теплое
6 800
553 %
46 526
46 526
airware 684.21 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее
4 670
161.2 %
46 512
46 512
airware 995.97 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее 2025
2 775
186.6 %
25 295
25 295
airware 911.53 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое
1 741
354.9 %
47 003
47 003
airware 2699.77 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее больших размеров
925
151.4 %
10 084
10 084
airware 1090.16 %
Перегретая
теплое осеннее платье женское
731
357.1 %
48 107
48 107
airware 6580.99 %
Перегретая
платье теплое осеннее женское
715
224.4 %
48 108
48 108
airware 6728.39 %
Перегретая
платье осеннее теплое
653
671.9 %
40 230
40 230
airware 6160.8 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее длинное
545
150.9 %
39 811
39 811
airware 7304.77 %
Перегретая
платье женское осеннее теплое
514
709 %
48 016
48 016
airware 9341.64 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее миди
514
150.2 %
17 371
17 371
airware 3379.57 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее короткое
485
150.4 %
5 407
5 407
airware 1114.85 %
Перегретая
платье осеннее теплое женское
422
967.4 %
48 065
48 065
airware 11389.8 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое
410
569 %
42 148
42 148
airware 10280 %
Перегретая
женское платье осеннее теплое
392
214.7 %
48 068
48 068
airware 12262.2 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое длинное
308
1012.5 %
39 811
39 811
airware 12925.7 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное теплое
305
163.3 %
39 811
39 811
airware 13052.8 %
Перегретая
теплое осеннее платье
292
553.4 %
40 067
40 067
airware 13721.6 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее теплое
272
805.6 %
39 811
39 811
airware 14636.4 %
Перегретая
женское платье теплое осеннее
271
151.9 %
46 789
46 789
airware 17265.3 %
Перегретая
платье теплое осеннее
268
369 %
40 138
40 138
airware 14976.9 %
Перегретая
мусульманское платье осеннее теплое
266
152.7 %
1 147
1 147
airware 431.2 %
Перегретая
осеннее теплое платье женское
255
361 %
46 787
46 787
airware 18347.8 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное теплое
233
280.7 %
42 148
42 148
airware 18089.3 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
231
750 %
5 294
5 294
airware 2291.77 %
Перегретая
осеннее платье теплое
215
531.1 %
40 118
40 118
airware 18659.5 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее оверсайз
214
151.4 %
7 922
7 922
airware 3701.87 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее офисное
203
151 %
35 282
35 282
airware 17380.3 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое короткое
181
911.9 %
5 278
5 278
airware 2916.02 %
Перегретая
осеннее платье женское длинное теплое
178
241.4 %
39 811
39 811
airware 22365.7 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее вязаное
173
150 %
15 951
15 951
airware 9220.23 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое длинное
173
333.6 %
39 811
39 811
airware 23012.1 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
171
372.6 %
15 967
15 967
airware 9337.43 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое больших размеров
170
4300 %
11 076
11 076
airware 6515.29 %
Перегретая
платье осеннее женское 2025 теплое
170
157.6 %
24 220
24 220
airware 14247.1 %
Перегретая
платье в пол осеннее теплое
153
153.4 %
1 857
1 857
airware 1213.73 %
Перегретая
осеннее платье женское больших размеров теплое
152
342.3 %
11 089
11 089
airware 7295.4 %
Перегретая
осеннее теплое платье
141
520 %
39 982
39 982
airware 28356 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое миди
139
265.9 %
17 213
17 213
airware 12383.5 %
Перегретая
платье осеннее женское миди теплое
130
356.2 %
17 221
17 221
airware 13246.9 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое короткое
124
404.3 %
5 319
5 319
airware 4289.52 %
Перегретая
платье осеннее длинное теплое
108
721.4 %
38 084
38 084
airware 35263 %
Перегретая
платье осеннее короткое теплое
98
156.5 %
4 186
4 186
airware 4271.43 %
Перегретая
осеннее платье теплое женское
89
418.4 %
46 744
46 744
airware 52521.4 %
Перегретая
платье осеннее тёплое
83
382 %
40 193
40 193
airware 48425.3 %
Перегретая
платье женское теплое длинное осеннее
83
175.8 %
38 023
38 023
airware 45810.8 %
Перегретая
платье женское миди осеннее теплое
82
153.8 %
17 105
17 105
airware 20859.8 %
Перегретая
платье короткое осеннее теплое
77
156.9 %
4 114
4 114
airware 5342.86 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое офисное
74
346 %
35 702
35 702
airware 48245.9 %
Перегретая
теплое платье осеннее
74
296.7 %
40 048
40 048
airware 54118.9 %
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