Спрос на женские осенние платья

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
осенние платья женские
14 133
39208.3 %
341 568
341 568
airware 2416.81 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
119
3916.7 %
76 883
76 883
airware 64607.6 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
184
3630 %
88 093
88 093
airware 47876.6 %
Перегретая
платья женские осенние
1 263
3030.5 %
319 268
319 268
airware 25278.5 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
2283.3 %
76 070
76 070
airware 108671 %
Перегретая
осенний платья женский
534
1857.1 %
319 268
319 268
airware 59788 %
Перегретая
женские платья осенние
344
1760.5 %
319 268
319 268
airware 92810.5 %
Перегретая
осенние женские платья
916
1502.5 %
319 268
319 268
airware 34854.6 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
платья женское осеннее
322
1142.6 %
319 268
319 268
airware 99151.5 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
158
781.6 %
145 656
145 656
airware 92187.3 %
Перегретая
платья женские зима осень
88
683.3 %
259 805
259 805
airware 295233 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 016
645.9 %
126 278
126 278
airware 12428.9 %
Перегретая
платья женское осень
351
625 %
319 268
319 268
airware 90959.5 %
Перегретая
платья осенняя женская
107
618.8 %
339 745
339 745
airware 317519 %
Перегретая
платья осени женские
79
608.3 %
341 549
341 549
airware 432341 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
72
550 %
125 213
125 213
airware 173907 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
95
543.8 %
138 283
138 283
airware 145561 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
350
457.2 %
126 278
126 278
airware 36079.4 %
Перегретая
платья на осень женские
7 097
417.2 %
319 268
319 268
airware 4498.63 %
Перегретая
платья осень женские длинные
46
410 %
148 682
148 682
airware 323222 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 169
358.5 %
124 458
124 458
airware 5738.04 %
Перегретая
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
78
304.5 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платья осеннее женские
163
276 %
339 745
339 745
airware 208433 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
42
273.1 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
платья бохо женские осень
38
242.3 %
11 963
11 963
airware 31481.6 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
71
234 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
осенняя платья женская
196
214.9 %
339 745
339 745
airware 173339 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
131
201.9 %
8 544
8 544
airware 6522.14 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
платья осень женские
911
194.9 %
319 268
319 268
airware 35045.9 %
Перегретая
женские платья осень весна
94
185 %
300 985
300 985
airware 320197 %
Перегретая
осенние платья женские мусульманские
178
178.2 %
7 700
7 700
airware 4325.84 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 014
149.6 %
189 662
189 662
airware 18704.3 %
Перегретая
платья женские на осень
829
140.6 %
319 268
319 268
airware 38512.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
женские платья осень
384
112 %
319 268
319 268
airware 83142.7 %
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