Спрос на осенняя верхняя женская 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
одежда на осень женская верхняя
248
2705.6 %
354 673
354 673
airware 143013 %
Перегретая
верхняя женская одежда на осень
201
360.2 %
354 673
354 673
airware 176454 %
Перегретая
верхняя осенняя женская одежда
190
463 %
354 673
354 673
airware 186670 %
Перегретая
верхняя одежда для осени женская
100
334.6 %
354 673
354 673
airware 354673 %
Перегретая
верхний одежда женская осень
253
180 %
354 673
354 673
airware 140187 %
Перегретая
на осень женская верхняя одежда
137
199.1 %
354 673
354 673
airware 258885 %
Перегретая
осень одежда женская верхняя
288
128.9 %
354 673
354 673
airware 123150 %
Перегретая
осенняя одежда верхняя женская
173
95.4 %
354 673
354 673
airware 205013 %
Перегретая
для осени верхняя одежда женская
228
47.9 %
354 673
354 673
airware 155558 %
Перегретая
женская одежда верхняя осень
111
743.8 %
354 673
354 673
airware 319525 %
Перегретая
осенняя верхняя женская одежда
226
308.7 %
354 673
354 673
airware 156935 %
Перегретая
верхняя одежда женская на осень
179
88.8 %
354 673
354 673
airware 198141 %
Перегретая
осень женская одежда верхняя
146
379.4 %
354 673
354 673
airware 242927 %
Перегретая
осенний верхняя одежда женская
169
547.1 %
354 673
354 673
airware 209866 %
Перегретая
женская одежда верхняя на осень
113
164.1 %
354 673
354 673
airware 313870 %
Перегретая
женская верхняя осенняя одежда
99
403.6 %
354 673
354 673
airware 358256 %
Перегретая
верхняя женская одежда осень
143
7100 %
354 673
354 673
airware 248023 %
Перегретая
осенняя женская одежда верхняя
402
1385.7 %
292 361
292 361
airware 72726.6 %
Перегретая
верхняя одежда осень женская
1 484
553.3 %
292 361
292 361
airware 19700.9 %
Перегретая
на осень верхняя одежда женская
3 587
66.3 %
292 361
292 361
airware 8150.57 %
Перегретая
осенняя одежда женская верхняя
3 740
425.5 %
292 361
292 361
airware 7817.14 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская
6 310
1811.4 %
292 361
292 361
airware 4633.3 %
Перегретая
одежда женская осень верхняя
532
59.2 %
292 361
292 361
airware 54955.1 %
Перегретая
женская одежда на осень верхняя
615
151.6 %
292 361
292 361
airware 47538.4 %
Перегретая
на осень женское верхняя одежда
1 273
73 %
292 361
292 361
airware 22966.3 %
Перегретая
верхняя осенняя одежда женская
622
153.3 %
292 361
292 361
airware 47003.4 %
Перегретая
осень женская верхняя одежда
374
218.5 %
292 361
292 361
airware 78171.4 %
Перегретая
осенние верхняя одежда женская
312
2130 %
292 361
292 361
airware 93705.5 %
Перегретая
женская верхняя одежда на осень
415
369.2 %
292 361
292 361
airware 70448.4 %
Перегретая
одежда верхняя женская осень
460
491.2 %
292 361
292 361
airware 63556.7 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда
1 673
402.2 %
292 361
292 361
airware 17475.2 %
Перегретая
женская осенняя верхняя одежда
348
999999 %
292 361
292 361
airware 84011.8 %
Перегретая
верхняя одежда осенняя женская
296
488.2 %
292 361
292 361
airware 98770.6 %
Перегретая
осень верхняя одежда женская
1 355
301 %
292 361
292 361
airware 21576.5 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская
2 188
248.9 %
292 361
292 361
airware 13362 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень
3 061
5936.5 %
292 361
292 361
airware 9551.16 %
Перегретая
одежда женская верхняя осень
41
78.1 %
289 384
289 384
airware 705815 %
Перегретая
осеннее верхняя одежда женская
64
278.6 %
289 384
289 384
airware 452162 %
Перегретая
одежда на осень верхняя женская
53
1816.7 %
289 384
289 384
airware 546008 %
Перегретая
верхняя одежда женская осенняя
87
1790 %
289 384
289 384
airware 332625 %
Перегретая
женская осенняя одежда верхняя
137
1572.2 %
289 384
289 384
airware 211229 %
Перегретая
верхняя одежда на холодную осень женская
78
170 %
166 995
166 995
airware 214096 %
Перегретая
теплая верхняя одежда женская осень
306
292.9 %
166 995
166 995
airware 54573.5 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень теплая
108
216.2 %
166 995
166 995
airware 154625 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская теплая
101
323 %
166 995
166 995
airware 165342 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень зима
85
315.6 %
151 526
151 526
airware 178266 %
Перегретая
верхняя одежда осень зима женская
102
220 %
151 526
151 526
airware 148555 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень-зима
73
212.2 %
151 526
151 526
airware 207570 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень зима
419
236.2 %
151 526
151 526
airware 36163.7 %
Перегретая
осень зима верхняя одежда женская
76
157 %
151 526
151 526
airware 199376 %
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