Спрос на костюме женские осенние

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 костюм женский
74
34.1 %
168 169
168 169
airware 227255 %
Перегретая
женские осенние костюмы
714
62.4 %
168 169
168 169
airware 23553.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние
8 741
92.5 %
168 169
168 169
airware 1923.91 %
Перегретая
костюмы осенние женские
1 478
7.6 %
168 169
168 169
airware 11378.2 %
Перегретая
костюме женские осенние
215
178 %
168 169
168 169
airware 78218.1 %
Перегретая
костюм осенние женский
75
31.5 %
168 169
168 169
airware 224225 %
Перегретая
осенние костюмы женские
7 111
38.9 %
168 169
168 169
airware 2364.91 %
Перегретая
женские костюмы осенние
154
37 %
168 169
168 169
airware 109201 %
Перегретая
осенние женские костюмы
1 012
81.1 %
168 169
168 169
airware 16617.5 %
Перегретая
осенние женский костюм
49
30.3 %
168 169
168 169
airware 343202 %
Перегретая
стильные осенние костюмы женские
79
7850 %
107 603
107 603
airware 136206 %
Перегретая
костюмы со штанами женские осенние
38
196.2 %
101 506
101 506
airware 267121 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
95
11.8 %
84 252
84 252
airware 88686.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
123
11 %
83 707
83 707
airware 68054.5 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
162
37.1 %
83 565
83 565
airware 51583.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные
924
59.5 %
81 859
81 859
airware 8859.2 %
Перегретая
костюмы женские брючные осенние
73
102.1 %
81 833
81 833
airware 112100 %
Перегретая
осенние костюмы женские брючные
386
1 %
81 727
81 727
airware 21172.8 %
Перегретая
женские осенние брючные костюмы
94
24 %
81 543
81 543
airware 86747.9 %
Перегретая
осенние женские брючные костюмы
38
3.7 %
81 536
81 536
airware 214568 %
Перегретая
женские осенние костюмы брючные
213
56 %
81 520
81 520
airware 38272.3 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
166
20.9 %
81 397
81 397
airware 49034.3 %
Перегретая
осенние костюмы женские нарядные
45
500 %
73 561
73 561
airware 163469 %
Перегретая
осенние женские спортивные костюмы
50
9 %
65 157
65 157
airware 130314 %
Перегретая
спортивные осенние костюмы женские
42
3.2 %
65 109
65 109
airware 155021 %
Перегретая
осенние женские костюмы спортивные
45
11.2 %
65 087
65 087
airware 144638 %
Перегретая
женские осенние костюмы спортивные
99
126.8 %
65 068
65 068
airware 65725.2 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские
398
10.8 %
65 065
65 065
airware 16348 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные
309
9.2 %
65 041
65 041
airware 21048.9 %
Перегретая
костюмы осенние женские спортивные
37
16.1 %
65 023
65 023
airware 175738 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
105
18.3 %
64 988
64 988
airware 61893.3 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
106
35.5 %
64 968
64 968
airware 61290.6 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осенние
213
434.1 %
64 923
64 923
airware 30480.3 %
Перегретая
осенние костюмы женские трикотажные
38
366.7 %
62 785
62 785
airware 165224 %
Перегретая
костюмы женские осенние брючные спортивные
131
495.8 %
53 632
53 632
airware 40940.5 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
87
2125 %
46 773
46 773
airware 53762.1 %
Перегретая
костюмы женские осенние офисные
254
117.1 %
46 706
46 706
airware 18388.2 %
Перегретая
костюмы осенние женские большие размеры
132
24.2 %
45 849
45 849
airware 34734.1 %
Перегретая
осенние костюмы больших размеров женские
47
38.7 %
45 848
45 848
airware 97548.9 %
Перегретая
осенние женские костюмы больших размеров
120
17 %
45 654
45 654
airware 38045 %
Перегретая
осенние костюмы женские больших размеров
548
1.3 %
45 144
45 144
airware 8237.96 %
Перегретая
костюмы женские осенние больших размеров
291
12.2 %
45 059
45 059
airware 15484.2 %
Перегретая
женские осенние костюмы больших размеров
168
90 %
44 917
44 917
airware 26736.3 %
Перегретая
костюмы женские осенние классические
161
13.8 %
43 217
43 217
airware 26842.9 %
Перегретая
костюмы женские осенние теплые
551
50.5 %
42 806
42 806
airware 7768.78 %
Перегретая
осенние костюмы женские теплые
344
85.4 %
42 776
42 776
airware 12434.9 %
Перегретая
теплые осенние костюмы женские
243
456.2 %
42 702
42 702
airware 17572.8 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
85
2883.3 %
42 381
42 381
airware 49860 %
Перегретая
осенние теплые костюмы женские
126
87 %
42 309
42 309
airware 33578.6 %
Перегретая
костюмы осенние женские теплые
93
143.8 %
42 298
42 298
airware 45481.7 %
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