Спрос на осенние женские 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
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья женские мусульманские осень
79
7850 %
7 568
7 568
airware 9579.75 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
64
6350 %
153 123
153 123
airware 239255 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров
120
1950 %
10 325
10 325
airware 8604.17 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
2 778
1948.6 %
129 353
129 353
airware 4656.34 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
220
1783.3 %
136 121
136 121
airware 61873.2 %
Перегретая
осенние платья женские больших
54
1750 %
128 426
128 426
airware 237826 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
платья на осень женские модные
99
1364.3 %
86 401
86 401
airware 87273.7 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
225
1200 %
40 002
40 002
airware 17778.7 %
Перегретая
платья женские осение
58
1110 %
328 129
328 129
airware 565740 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
платья женские осень теплые
49
930 %
328 129
328 129
airware 669651 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
54
850 %
188 213
188 213
airware 348543 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
110
683.3 %
153 123
153 123
airware 139203 %
Перегретая
осеннее платья женские
63
650 %
328 129
328 129
airware 520840 %
Перегретая
женские осенние платья
909
608.7 %
328 129
328 129
airware 36097.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
487
599.3 %
5 428
5 428
airware 1114.58 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские осень зима
356
473.5 %
266 372
266 372
airware 74823.6 %
Перегретая
теплые платья женские на осень мусульманские
73
471.4 %
662
662
airware 906.85 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
162
456.2 %
153 123
153 123
airware 94520.4 %
Перегретая
платья весна осень женское
94
444.7 %
312 338
312 338
airware 332274 %
Перегретая
джинсовые платья женские на осень
675
409.2 %
4 658
4 658
airware 690.07 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
осенний платья женский
477
379.7 %
328 129
328 129
airware 68790.1 %
Перегретая
платья женское осеннее
318
357.7 %
328 129
328 129
airware 103185 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
139
325.7 %
153 123
153 123
airware 110160 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
платья женские осенние
1 118
304.9 %
328 129
328 129
airware 29349.6 %
Перегретая
платья мусульманская женская осень
56
300 %
7 583
7 583
airware 13541.1 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
451
296.9 %
129 353
129 353
airware 28681.4 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
осени платья женские
394
257.8 %
328 129
328 129
airware 83281.5 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
147
256.2 %
117 575
117 575
airware 79983 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
женские платья осенние
282
216 %
328 129
328 129
airware 116358 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
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