Спрос на платье осенью 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 голубое осень
38
999999 %
19 480
19 480
airware 51263.2 %
Перегретая
платье осеннее женское по фигуре
36
999999 %
144 949
144 949
airware 402636 %
Перегретая
платье в рубчик женское осень больших размеров
82
999999 %
839
839
airware 1023.17 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
вязаное платье женское осеннее белое
97
999999 %
1 472
1 472
airware 1517.53 %
Перегретая
осенние платье женское короткое
44
999999 %
74 762
74 762
airware 169914 %
Перегретая
платье осеннее женское old money
35
999999 %
5 875
5 875
airware 16785.7 %
Перегретая
платье осеннее черное женское
43
999999 %
105 183
105 183
airware 244612 %
Перегретая
платье женское черное осеннее
163
999999 %
105 183
105 183
airware 64529.4 %
Перегретая
платье женское с разрезом осень
37
999999 %
46 525
46 525
airware 125743 %
Перегретая
платье осеннее женское 56
56
999999 %
77 299
77 299
airware 138034 %
Перегретая
осеннее платье женское праздничное
909
999999 %
188 213
188 213
airware 20705.5 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное больших размеров осень
163
16250 %
69 754
69 754
airware 42793.9 %
Перегретая
женское платье осеннее с длинным рукавом
537
13375 %
117 575
117 575
airware 21894.8 %
Перегретая
осеннее трикотажное платье женское
102
10150 %
78 499
78 499
airware 76959.8 %
Перегретая
женское платье лапша осень
202
10050 %
17 194
17 194
airware 8511.88 %
Перегретая
мини платье женское осень
270
8950 %
63 261
63 261
airware 23430 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье женское повседневное короткое осень
468
7750 %
63 360
63 360
airware 13538.5 %
Перегретая
платье женское осень классика
207
6850 %
69 113
69 113
airware 33387.9 %
Перегретая
платье mango женское осень
60
5950 %
946
946
airware 1576.67 %
Перегретая
джинсовое платье женское короткое осень
60
5950 %
448
448
airware 746.67 %
Перегретая
платье сарафан осень женское
115
5700 %
42 835
42 835
airware 37247.8 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное осень
209
5175 %
115 171
115 171
airware 55105.7 %
Перегретая
befree платье женское осень
50
4950 %
746
746
airware 1492 %
Перегретая
женское платье длинное осеннее
98
4850 %
153 123
153 123
airware 156248 %
Перегретая
платье женское осень с капюшоном
129
4250 %
3 260
3 260
airware 2527.13 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
281
3964.3 %
66 247
66 247
airware 23575.4 %
Перегретая
тёплое платье женское на осень миди
80
3950 %
17 708
17 708
airware 22135 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень свободное
72
3550 %
36 849
36 849
airware 51179.2 %
Перегретая
платье осеннее женское y2k
71
3500 %
5 308
5 308
airware 7476.06 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое
6 031
3300.6 %
47 430
47 430
airware 786.44 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень прямое
63
3100 %
35 253
35 253
airware 55957.1 %
Перегретая
осень платье женское больших размеров
94
3083.3 %
129 353
129 353
airware 137610 %
Перегретая
платье женское офисное осень длинное
62
3050 %
85 065
85 065
airware 137202 %
Перегретая
платье баллон женское осень
92
3016.7 %
302
302
airware 328.26 %
Перегретая
платье женское осеннее нарядное
150
2950 %
184 725
184 725
airware 123150 %
Перегретая
платье трикотаж женское осень-зима
148
2910 %
74 608
74 608
airware 50410.8 %
Перегретая
платье свитер осеннее женское
58
2850 %
5 586
5 586
airware 9631.04 %
Перегретая
платье осеннее женское мини
332
2716.7 %
60 370
60 370
airware 18183.7 %
Перегретая
женское осенне платье
54
2650 %
3 243
3 243
airware 6005.56 %
Перегретая
платье длинное трикотажное женское осень
808
2643.3 %
55 580
55 580
airware 6878.71 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень зима
201
2462.5 %
74 608
74 608
airware 37118.4 %
Перегретая
платье осень с длинным рукавом женское
50
2450 %
117 285
117 285
airware 234570 %
Перегретая
платье женское осень лапша длинное
291
2375 %
8 803
8 803
airware 3025.09 %
Перегретая
платье осень женское вязаное
119
2330 %
23 235
23 235
airware 19525.2 %
Перегретая
платье женское деловое стильное осень
47
2300 %
64 490
64 490
airware 137213 %
Перегретая
платье осеннее женское светлое
93
2275 %
10 984
10 984
airware 11810.8 %
Перегретая
платье осеннее женское замшевое
46
2250 %
1 428
1 428
airware 3104.35 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее офисное
46
2250 %
85 065
85 065
airware 184924 %
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