Спрос на осенняя 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 женская в офис осень
57
1375 %
1 998 222
1 998 222
airware 3505650 %
Перегретая
на осень женская одежда
91
9.2 %
1 998 222
1 998 222
airware 2195850 %
Перегретая
офисная осенняя одежда женская
36
326.9 %
690 239
690 239
airware 1917330 %
Перегретая
для осени одежда женская
113
26.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 1768340 %
Перегретая
одежда для путешествий женская осень
71
223.1 %
1 068 660
1 068 660
airware 1505150 %
Перегретая
одежда на осень больших размеров женская
54
13.5 %
788 393
788 393
airware 1459990 %
Перегретая
одежда осень женская больших размеров
55
255.6 %
788 393
788 393
airware 1433440 %
Перегретая
плюс сайз женское одежда осень
58
878.6 %
788 393
788 393
airware 1359300 %
Перегретая
женская одежда для офиса стильная осень
48
156.7 %
651 685
651 685
airware 1357680 %
Перегретая
женская одежда для осени
151
162.7 %
1 998 222
1 998 222
airware 1323330 %
Перегретая
офис одежда женская осень
68
256.1 %
889 973
889 973
airware 1308780 %
Перегретая
женская одежда зима осень
74
160.4 %
935 101
935 101
airware 1263650 %
Перегретая
на осень женское одежда
160
0.8 %
1 998 222
1 998 222
airware 1248890 %
Перегретая
классическая одежда женская осень
58
530 %
723 140
723 140
airware 1246790 %
Перегретая
осенняя офисная одежда женская
56
750 %
690 239
690 239
airware 1232570 %
Перегретая
женская одежда осень-зима
79
269.4 %
935 101
935 101
airware 1183670 %
Перегретая
в офис женская одежда осень
62
143.8 %
690 239
690 239
airware 1113290 %
Перегретая
женская одежда больших размеров на осень
75
29.8 %
788 393
788 393
airware 1051190 %
Перегретая
одежда женская офисная на осень
66
82 %
690 239
690 239
airware 1045820 %
Перегретая
осень офис женская одежда
86
346.6 %
889 973
889 973
airware 1034850 %
Перегретая
женская одежда осенняя
194
107.7 %
1 998 222
1 998 222
airware 1030010 %
Перегретая
одежда женская осень офисная
68
359.1 %
690 239
690 239
airware 1015060 %
Перегретая
осень-зима одежда женская
93
190.9 %
935 101
935 101
airware 1005480 %
Перегретая
женская офисная одежда осень
71
66.4 %
690 239
690 239
airware 972168 %
Перегретая
дизайнерская одежда женская осень
58
184.9 %
552 753
552 753
airware 953022 %
Перегретая
на осень одежда женская
212
38.7 %
1 998 222
1 998 222
airware 942558 %
Перегретая
женская спортивная одежда осень
82
532.4 %
763 100
763 100
airware 930610 %
Перегретая
одежда женская осень офис
98
42.5 %
889 973
889 973
airware 908136 %
Перегретая
одежда женская осенняя
222
35.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 900100 %
Перегретая
оверсайз женская одежда осень
56
983.3 %
499 702
499 702
airware 892325 %
Перегретая
одежда больших размеров женская осень
90
2300 %
788 393
788 393
airware 875992 %
Перегретая
одежда для офиса женская осень
80
431 %
690 239
690 239
airware 862799 %
Перегретая
одежда женская верхняя осень
36
100 %
301 904
301 904
airware 838622 %
Перегретая
одежда на осень женская больших размеров модная
61
160.9 %
448 248
448 248
airware 734833 %
Перегретая
женская одежда в офис осень
98
1910 %
690 239
690 239
airware 704326 %
Перегретая
одежда на осень верхняя женская
43
308.3 %
301 904
301 904
airware 702102 %
Перегретая
одежда офисная женская осень
99
875 %
690 239
690 239
airware 697211 %
Перегретая
одежда на осень женская модная больших размеров
66
11.7 %
448 248
448 248
airware 679164 %
Перегретая
одежда женская модная осень
56
283.3 %
380 250
380 250
airware 679018 %
Перегретая
базовая одежда женская осень
195
450 %
1 253 259
1 253 259
airware 642697 %
Перегретая
офисная женская одежда осень
109
1040 %
690 239
690 239
airware 633247 %
Перегретая
теплая одежда женская на осень
320
210.2 %
1 998 222
1 998 222
airware 624444 %
Перегретая
осенняя одежда женская офисная
113
63 %
690 239
690 239
airware 610831 %
Перегретая
классика одежда женская осень
120
571.7 %
723 140
723 140
airware 602617 %
Перегретая
одежда осенняя женская больших размеров
131
394.7 %
788 393
788 393
airware 601827 %
Перегретая
стильная одежда больших размеров женская на осень
75
191.5 %
448 394
448 394
airware 597859 %
Перегретая
женская одежда осень 2025 больших размеров
80
81.1 %
467 734
467 734
airware 584668 %
Перегретая
офис женская одежда осень
155
1018.8 %
891 383
891 383
airware 575086 %
Перегретая
осенний одежда женская
348
183.6 %
1 998 222
1 998 222
airware 574202 %
Перегретая
красивая женская одежда на осень
71
7150 %
403 078
403 078
airware 567716 %
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