Спрос на женская одежда осенняя

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
офисная осенняя одежда женская
36
326.9 %
690 239
690 239
airware 1917330 %
Перегретая
осенняя офисная одежда женская
56
750 %
690 239
690 239
airware 1232570 %
Перегретая
женская одежда осенняя
194
107.7 %
1 998 222
1 998 222
airware 1030010 %
Перегретая
одежда женская осенняя
222
35.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 900100 %
Перегретая
осенняя одежда женская офисная
113
63 %
690 239
690 239
airware 610831 %
Перегретая
одежда осенняя женская больших размеров
131
394.7 %
788 393
788 393
airware 601827 %
Перегретая
осенняя одежда больших размеров женская
145
83 %
788 393
788 393
airware 543719 %
Перегретая
осенняя одежда женская 2025 тренд
51
191.7 %
242 083
242 083
airware 474673 %
Перегретая
женская верхняя осенняя одежда
65
135.7 %
301 904
301 904
airware 464468 %
Перегретая
осенняя одежда женская 2025 больших размеров
101
152 %
467 734
467 734
airware 463103 %
Перегретая
женская осенняя одежда больших размеров
180
141.5 %
788 393
788 393
airware 437996 %
Перегретая
осенняя женская одежда больших размеров
189
76 %
788 393
788 393
airware 417139 %
Перегретая
осенняя одежда женская стильная больших размеров
114
2.7 %
448 394
448 394
airware 393328 %
Перегретая
верхняя одежда женская осенняя
81
2650 %
301 904
301 904
airware 372721 %
Перегретая
осенняя одежда женская костюмы
42
7.6 %
127 506
127 506
airware 303586 %
Перегретая
стильная осенняя одежда женская
109
42.4 %
312 880
312 880
airware 287046 %
Перегретая
осенняя одежда верхняя женская 2025
45
4550 %
120 136
120 136
airware 266969 %
Перегретая
одежда осенняя женская
758
18.2 %
1 998 222
1 998 222
airware 263618 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская теплая
67
166.1 %
174 986
174 986
airware 261173 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда больших размеров
44
119.2 %
114 148
114 148
airware 259427 %
Перегретая
осенняя одежда женская стильная 2025
131
55.6 %
313 470
313 470
airware 239290 %
Перегретая
женская осенняя одежда верхняя
133
6700 %
301 904
301 904
airware 226995 %
Перегретая
верхняя одежда осенняя женская 2025
53
1716.7 %
120 136
120 136
airware 226672 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская с капюшоном
60
402.9 %
127 239
127 239
airware 212065 %
Перегретая
осенняя одежда женская теплая
166
99.5 %
344 538
344 538
airware 207553 %
Перегретая
осенняя коллекция одежды женская
840
25.5 %
1 560 295
1 560 295
airware 185749 %
Перегретая
женская осенняя одежда 2025
243
644.3 %
432 751
432 751
airware 178087 %
Перегретая
верхняя осенняя женская одежда
186
765.4 %
301 904
301 904
airware 162314 %
Перегретая
осенняя верхняя женская одежда
189
114.3 %
301 904
301 904
airware 159738 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская стильная
76
1135.7 %
105 771
105 771
airware 139172 %
Перегретая
осенняя одежда женская больших размеров
602
153.4 %
788 393
788 393
airware 130962 %
Перегретая
женская одежда куртка осенняя
133
508.6 %
173 440
173 440
airware 130406 %
Перегретая
верхняя одежда осенняя женская
232
115.7 %
301 904
301 904
airware 130131 %
Перегретая
осенняя женская одежда пинтерест
67
76.4 %
83 932
83 932
airware 125272 %
Перегретая
осенняя одежда женская пинтерест
68
83.3 %
83 932
83 932
airware 123429 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025 больших размеров
58
78.9 %
70 283
70 283
airware 121178 %
Перегретая
женская осенняя одежда
1 696
50 %
1 998 222
1 998 222
airware 117820 %
Перегретая
одежда осенняя женская 2025
387
96 %
432 751
432 751
airware 111822 %
Перегретая
осенняя женская одежда 2025
435
46.9 %
432 751
432 751
airware 99483 %
Перегретая
женская осенняя одежда пинтерест
89
71.9 %
83 932
83 932
airware 94305.6 %
Перегретая
осенняя женская одежда верхняя
322
159.1 %
301 904
301 904
airware 93759 %
Перегретая
осенняя одежда женская стильная верхняя
121
814.3 %
105 771
105 771
airware 87414 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда 2025
157
154.7 %
120 136
120 136
airware 76519.7 %
Перегретая
осенняя одежда женская 2025 верхняя
166
122.9 %
120 136
120 136
airware 72371.1 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская больших размеров
173
544.3 %
114 148
114 148
airware 65981.5 %
Перегретая
осенняя одежда женская стильная
504
5 %
312 880
312 880
airware 62079.4 %
Перегретая
осенняя женская одежда
3 241
90.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 61654.5 %
Перегретая
осенняя одежда женская верхняя больших размеров
190
402.4 %
114 148
114 148
airware 60077.9 %
Перегретая
верхняя осенняя одежда женская
505
78.8 %
301 904
301 904
airware 59783 %
Перегретая
осенняя одежда женская верхняя 2025
201
185.8 %
120 136
120 136
airware 59769.1 %
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