Спрос на платье осени женское

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
платье женское шифоновое осень
81
999999 %
10 227
10 227
airware 12625.9 %
Перегретая
платье трикотажное осеннее женское
115
999999 %
78 883
78 883
airware 68593.9 %
Перегретая
платье женское миди осень 2025
72
999999 %
65 702
65 702
airware 91252.8 %
Перегретая
платье осенние женское
2 029
15557.7 %
319 268
319 268
airware 15735.2 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное для невысоких осень
1 109
6881.2 %
44 426
44 426
airware 4005.95 %
Перегретая
платье а силуэт женское осеннее
198
6550 %
87 208
87 208
airware 44044.4 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
65
6450 %
68 144
68 144
airware 104837 %
Перегретая
платье женское праздничное осеннее
728
5550 %
180 371
180 371
airware 24776.2 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное короткое
109
5400 %
47 492
47 492
airware 43570.6 %
Перегретая
платье женское трикотажное осень длинное
682
5196.2 %
53 643
53 643
airware 7865.54 %
Перегретая
белое осеннее платье женское
240
4750 %
52 794
52 794
airware 21997.5 %
Перегретая
платье женское весна-осень повседневные
87
4300 %
184 556
184 556
airware 212133 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
702
3460 %
186 451
186 451
airware 26560 %
Перегретая
платье женское осень миди прямое
263
3237.5 %
45 384
45 384
airware 17256.3 %
Перегретая
платье на осень женское длинное теплое
83
2716.7 %
38 023
38 023
airware 45810.8 %
Перегретая
осеннее платье женское миди
186
2607.1 %
122 620
122 620
airware 65924.7 %
Перегретая
платье осеннее женское 52
53
2600 %
129 239
129 239
airware 243847 %
Перегретая
платье женское осень повседневное трикотаж
965
2558.1 %
62 152
62 152
airware 6440.62 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
платье осень женское теплое
279
2486.4 %
46 792
46 792
airware 16771.3 %
Перегретая
платье осеннее женское белое
151
2466.7 %
52 794
52 794
airware 34962.9 %
Перегретая
теплое платье на осень женское
657
2383.3 %
48 092
48 092
airware 7319.94 %
Перегретая
платье женское нарядное осеннее
166
2321.4 %
177 500
177 500
airware 106928 %
Перегретая
нарядное платье на осень женское
142
2316.7 %
177 500
177 500
airware 125000 %
Перегретая
платье осеннее женское черное
114
2230 %
100 020
100 020
airware 87736.8 %
Перегретая
платье осеннее женское прямое
158
2207.1 %
80 011
80 011
airware 50639.9 %
Перегретая
платье женское праздничное больших размеров осень
62
2016.7 %
66 109
66 109
airware 106627 %
Перегретая
платье женское офисное на осень
62
2016.7 %
131 356
131 356
airware 211865 %
Перегретая
белое платье осеннее женское
203
1980 %
52 794
52 794
airware 26006.9 %
Перегретая
платье теплое на осень женское
318
1937.5 %
48 064
48 064
airware 15114.5 %
Перегретая
джинсовое платье женское большого размера осень
376
1928.9 %
678
678
airware 180.32 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное осень
428
1895.5 %
97 827
97 827
airware 22856.8 %
Перегретая
платье осеннее женское на запах
96
1870 %
9 244
9 244
airware 9629.17 %
Перегретая
платье осеннее женское для полных
56
1816.7 %
55 197
55 197
airware 98566.1 %
Перегретая
женское платье на осень
1 211
1757.5 %
341 568
341 568
airware 28205.4 %
Перегретая
платье трикотажное женское длинное осень
162
1750 %
53 643
53 643
airware 33113 %
Перегретая
платье пиджак осеннее женское
70
1700 %
3 607
3 607
airware 5152.86 %
Перегретая
платье черное осеннее женское длинное
60
1450 %
49 845
49 845
airware 83075 %
Перегретая
платье женское на осень свободное
45
1450 %
80 647
80 647
airware 179216 %
Перегретая
платье женское осень зима офисное
215
1383.3 %
108 436
108 436
airware 50435.4 %
Перегретая
платье осень женское
15 439
1323.6 %
319 268
319 268
airware 2067.93 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое больших размеров
232
1314.7 %
7 494
7 494
airware 3230.17 %
Перегретая
платье праздничное женское осень
227
1285.3 %
180 371
180 371
airware 79458.6 %
Перегретая
платье худи женское осень
40
1283.3 %
2 482
2 482
airware 6205 %
Перегретая
женское осеннее платье больших размеров
200
1283.3 %
124 053
124 053
airware 62026.5 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное теплое
53
1275 %
40 281
40 281
airware 76001.9 %
Перегретая
платье осеннее женское праздничное больших размеров
250
1265.8 %
77 195
77 195
airware 30878 %
Перегретая
платье осень женское беларусь
39
1250 %
4 410
4 410
airware 11307.7 %
Перегретая
осенне женское платье
78
1250 %
3 174
3 174
airware 4069.23 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров трапеция
311
1245.8 %
5 507
5 507
airware 1770.74 %
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