Спрос на платье теплое женское осень

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
тёплые платья женские на осень
836
298.1 %
48 161
48 161
airware 5760.88 %
Перегретая
теплое платье на осень женское
657
2383.3 %
48 092
48 092
airware 7319.94 %
Перегретая
теплое женское платье осень
661
190 %
48 091
48 091
airware 7275.49 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
платье теплое на осень женское
318
1937.5 %
48 064
48 064
airware 15114.5 %
Перегретая
платье теплое женское осень
597
220.6 %
48 062
48 062
airware 8050.59 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
женское теплое платье на осень
407
176.8 %
48 054
48 054
airware 11806.9 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
41
365.4 %
46 996
46 996
airware 114624 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 057
283.4 %
46 993
46 993
airware 929.27 %
Перегретая
тёплое платье на осень женское
50
1716.7 %
46 830
46 830
airware 93660 %
Перегретая
платье на осень теплое женское
238
211.5 %
46 811
46 811
airware 19668.5 %
Перегретая
платье осень женское теплое
279
2486.4 %
46 792
46 792
airware 16771.3 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
платье женское осень тёплое
94
602.9 %
46 772
46 772
airware 49757.4 %
Перегретая
платье женское на осень теплое
122
660 %
46 743
46 743
airware 38313.9 %
Перегретая
платье осень теплое женское
118
2016.7 %
46 741
46 741
airware 39611 %
Перегретая
теплое платье осень женское
80
331 %
46 717
46 717
airware 58396.3 %
Перегретая
платье теплое осень женское
132
18.4 %
46 691
46 691
airware 35372 %
Перегретая
платье женское теплое осень
153
442.3 %
46 652
46 652
airware 30491.5 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
платье женское теплое на осень
58
577.3 %
46 590
46 590
airware 80327.6 %
Перегретая
теплое платье женское осень
74
57.2 %
46 590
46 590
airware 62959.5 %
Перегретая
платье теплое женское на осень
73
315 %
46 557
46 557
airware 63776.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 893
266.8 %
46 537
46 537
airware 275.48 %
Перегретая
теплое платье женское на осень
44 717
279.6 %
46 534
46 534
airware 104.06 %
Перегретая
женское платье на осень теплое
60
159.1 %
46 533
46 533
airware 77555 %
Перегретая
тёплое платье женское на осень
2 381
281.2 %
46 515
46 515
airware 1953.59 %
Перегретая
платье на осень женское теплое
2 890
1375.7 %
46 511
46 511
airware 1609.38 %
Перегретая
платье женское осень теплое
5 566
177.2 %
46 511
46 511
airware 835.63 %
Перегретая
платье женское теплое осень зима
34
163.3 %
42 272
42 272
airware 124329 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
161
209.7 %
42 148
42 148
airware 26178.9 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое
1 286
531.9 %
42 148
42 148
airware 3277.45 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платье женское осень зима теплое
605
620.8 %
41 269
41 269
airware 6821.32 %
Перегретая
платье женское повседневное осень теплое
55
239.7 %
40 281
40 281
airware 73238.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное теплое
53
1275 %
40 281
40 281
airware 76001.9 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
63
211.5 %
39 859
39 859
airware 63268.3 %
Перегретая
платье осень женское повседневное теплое
84
177.3 %
39 859
39 859
airware 47451.2 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 352
274.2 %
39 811
39 811
airware 2944.6 %
Перегретая
теплое длинное платье женское на осень
157
179.8 %
39 811
39 811
airware 25357.3 %
Перегретая
платье на осень женское теплое длинное
141
81.8 %
39 811
39 811
airware 28234.8 %
Перегретая
теплое платье женское длинное на осень
216
180.9 %
39 811
39 811
airware 18431 %
Перегретая
платье длинное женское осень теплое
167
151.8 %
39 811
39 811
airware 23838.9 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
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