Спрос на женская осенняя одежда

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
женская одежда на осень больших
49
113.3 %
1 465 450
1 465 450
airware 2990710 %
Перегретая
офисная осенняя одежда женская
40
216.7 %
712 122
712 122
airware 1780310 %
Перегретая
офис одежда женская осень
60
221.4 %
891 096
891 096
airware 1485160 %
Перегретая
осень одежда женская кофта
44
438.9 %
592 224
592 224
airware 1345960 %
Перегретая
для осени одежда женская
148
87 %
1 964 301
1 964 301
airware 1327230 %
Перегретая
женская одежда осень-зима
75
258.3 %
935 101
935 101
airware 1246800 %
Перегретая
одежда осень женская больших размеров
62
150 %
762 683
762 683
airware 1230130 %
Перегретая
женская одежда осень больших размеров
62
4.4 %
762 683
762 683
airware 1230130 %
Перегретая
одежда женская в офис осень
58
1500 %
712 122
712 122
airware 1227800 %
Перегретая
осенняя офисная одежда женская
64
3250 %
711 757
711 757
airware 1112120 %
Перегретая
осень-зима одежда женская
87
177.9 %
935 101
935 101
airware 1074830 %
Перегретая
классическая одежда женская осень
66
3250 %
705 560
705 560
airware 1069030 %
Перегретая
одежда женская на осень больших размеров
89
38.1 %
920 019
920 019
airware 1033730 %
Перегретая
в офис женская одежда осень
69
295 %
711 757
711 757
airware 1031530 %
Перегретая
одежда на осень больших размеров женская
91
51.1 %
920 019
920 019
airware 1011010 %
Перегретая
модная одежда женская на осень
85
2883.3 %
844 954
844 954
airware 994064 %
Перегретая
одежда для офиса женская осень
73
1410 %
711 757
711 757
airware 975010 %
Перегретая
модная осенняя одежда женская
87
205.9 %
844 954
844 954
airware 971212 %
Перегретая
одежда больших размеров женская осень
96
922.7 %
920 019
920 019
airware 958353 %
Перегретая
осень офис женская одежда
93
219.1 %
891 096
891 096
airware 958168 %
Перегретая
женская офисная одежда осень
79
83.9 %
711 757
711 757
airware 900958 %
Перегретая
одежда женская офисная на осень
80
677.3 %
711 757
711 757
airware 889696 %
Перегретая
на осень женское одежда
229
36.4 %
1 964 301
1 964 301
airware 857773 %
Перегретая
одежда женская больших размеров осень зима
47
161.9 %
401 329
401 329
airware 853892 %
Перегретая
оверсайз женская одежда осень
60
650 %
499 702
499 702
airware 832837 %
Перегретая
женская одежда осенняя
236
227.6 %
1 964 301
1 964 301
airware 832331 %
Перегретая
одежда женская осень офис
115
51.8 %
891 096
891 096
airware 774866 %
Перегретая
одежда женская осень офисная
90
175 %
676 801
676 801
airware 752001 %
Перегретая
женская одежда больших размеров на осень
125
366.7 %
920 019
920 019
airware 736015 %
Перегретая
одежда плюс size женская стильная осень
115
205.4 %
828 461
828 461
airware 720401 %
Перегретая
одежда женская верхняя осень
41
78.1 %
289 384
289 384
airware 705815 %
Перегретая
одежда женская осенняя
286
77.1 %
1 964 301
1 964 301
airware 686819 %
Перегретая
элегантная женская одежда на осень
54
367.6 %
364 725
364 725
airware 675417 %
Перегретая
женская спортивная одежда осень
112
175.8 %
755 424
755 424
airware 674486 %
Перегретая
на осень женская одежда
140
25.3 %
922 652
922 652
airware 659037 %
Перегретая
женская одежда больших размеров стильная осень
71
388.1 %
465 683
465 683
airware 655892 %
Перегретая
одежда осенняя женская больших размеров
141
343.8 %
920 019
920 019
airware 652496 %
Перегретая
на осень одежда женская
294
158.5 %
1 914 786
1 914 786
airware 651288 %
Перегретая
женская одежда 2025 осень
67
45.7 %
432 751
432 751
airware 645897 %
Перегретая
женская одежда в офис осень
105
667.6 %
676 801
676 801
airware 644572 %
Перегретая
женская одежда на осень платье
48
316.7 %
305 436
305 436
airware 636325 %
Перегретая
офисная женская одежда осень
114
900 %
676 801
676 801
airware 593685 %
Перегретая
одежда на осень женская модная больших размеров
80
12.5 %
465 683
465 683
airware 582104 %
Перегретая
стильная одежда больших размеров женская на осень
80
161.1 %
465 683
465 683
airware 582104 %
Перегретая
стильная женская одежда больших размеров осень
143
260.9 %
828 461
828 461
airware 579343 %
Перегретая
одежда офисная женская осень
117
315.9 %
676 801
676 801
airware 578462 %
Перегретая
офис женская одежда осень
157
525.8 %
890 972
890 972
airware 567498 %
Перегретая
оверсайз одежда женская осень
90
742.3 %
499 260
499 260
airware 554733 %
Перегретая
одежда на осень верхняя женская
53
1816.7 %
289 384
289 384
airware 546008 %
Перегретая
женская одежда для осени
170
264.8 %
922 652
922 652
airware 542736 %
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