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 приталенное женское осень
751
248.2 %
75 031
75 031
airware 9990.81 %
Перегретая
платье короткое осень женское
144
392.9 %
75 025
75 025
airware 52100.7 %
Перегретая
платье женское на осень короткое
54
130 %
74 885
74 885
airware 138676 %
Перегретая
платье женское короткое на осень
54
625 %
74 882
74 882
airware 138670 %
Перегретая
короткое платье на осень женское
50
242.3 %
74 800
74 800
airware 149600 %
Перегретая
короткое осеннее платье женское
122
221.1 %
74 770
74 770
airware 61286.9 %
Перегретая
платье короткое на осень женское
44
201.7 %
74 764
74 764
airware 169918 %
Перегретая
осенние платье женское короткое
44
999999 %
74 762
74 762
airware 169914 %
Перегретая
платье короткое женское осеннее
39
3950 %
74 660
74 660
airware 191436 %
Перегретая
платье на осень короткое женское
35
244.4 %
74 642
74 642
airware 213263 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень зима
201
2462.5 %
74 608
74 608
airware 37118.4 %
Перегретая
платье трикотаж женское осень-зима
148
2910 %
74 608
74 608
airware 50410.8 %
Перегретая
платье женское зима-осень короткое
55
160 %
73 747
73 747
airware 134085 %
Перегретая
платье женское осень зима короткое
56
30 %
73 747
73 747
airware 131691 %
Перегретая
платье женское повседневное офисное 46-48 осень
81
105.8 %
73 664
73 664
airware 90943.2 %
Перегретая
красивое платье женское осень
113
255.5 %
73 493
73 493
airware 65038.1 %
Перегретая
красивое женское платье на осень
84
228.7 %
73 493
73 493
airware 87491.7 %
Перегретая
красивое платье на осень женское
103
393.3 %
73 493
73 493
airware 71352.4 %
Перегретая
красивое платье женское на осень
45
214.7 %
73 493
73 493
airware 163318 %
Перегретая
платье осеннее женское красивое
34
375 %
73 493
73 493
airware 216156 %
Перегретая
красивое осеннее платье женское
252
2240.9 %
73 493
73 493
airware 29163.9 %
Перегретая
платье женское осень красивое
210
388.7 %
73 493
73 493
airware 34996.7 %
Перегретая
платье красивое женское осень
176
185.4 %
73 493
73 493
airware 41757.4 %
Перегретая
платье миди женское осень больших размеров
66
203.5 %
73 056
73 056
airware 110691 %
Перегретая
платье женское осень миди больших размеров
144
0.9 %
73 056
73 056
airware 50733.3 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное 2025
52
170.9 %
72 508
72 508
airware 139438 %
Перегретая
платье женское офисное осень 2025
714
545.8 %
72 508
72 508
airware 10155.2 %
Перегретая
платье осень женское 2025 офисное
63
211.5 %
72 508
72 508
airware 115092 %
Перегретая
платье женское осень 2025 офисное
681
465.9 %
72 508
72 508
airware 10647.3 %
Перегретая
платье женское осень офисное 2025
806
390.1 %
72 508
72 508
airware 8996.03 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее больших размеров
288
41.7 %
72 248
72 248
airware 25086.1 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень длинное
268
200.6 %
72 248
72 248
airware 26958.2 %
Перегретая
платье женское осень длинное больших размеров
424
833.3 %
72 248
72 248
airware 17039.6 %
Перегретая
платье женское длинное больших размеров на осень
248
64.3 %
72 248
72 248
airware 29132.3 %
Перегретая
платье длинное женское больших размеров осень
40
383.3 %
72 248
72 248
airware 180620 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное больших размеров
52
11.9 %
72 248
72 248
airware 138938 %
Перегретая
осеннее платье женское больших размеров длинное
58
168.4 %
72 248
72 248
airware 124566 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров длинное
76
155.4 %
72 248
72 248
airware 95063.2 %
Перегретая
длинное платье женское осень больших размеров
102
560 %
72 248
72 248
airware 70831.4 %
Перегретая
платье длинное женское осень больших размеров
195
311.1 %
72 248
72 248
airware 37050.3 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров длинное
650
794.2 %
72 248
72 248
airware 11115.1 %
Перегретая
платье осень 2025 женское больших размеров
75
6.8 %
71 256
71 256
airware 95008 %
Перегретая
платье женское осень 2025 больших размеров
884
1002.4 %
71 256
71 256
airware 8060.63 %
Перегретая
платье базовое женское осень
655
492.6 %
69 927
69 927
airware 10675.9 %
Перегретая
базовое платье женское осеннее
276
707.1 %
69 927
69 927
airware 25335.9 %
Перегретая
платье женское базовое осень
71
189.2 %
69 927
69 927
airware 98488.7 %
Перегретая
платье женское повседневное больших размеров офисное осень
123
17.2 %
69 754
69 754
airware 56710.6 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное больших размеров осень
163
16250 %
69 754
69 754
airware 42793.9 %
Перегретая
платье женское офисное повседневное осень больших размеров
340
233.8 %
69 754
69 754
airware 20515.9 %
Перегретая
платье женское осень классика
207
6850 %
69 113
69 113
airware 33387.9 %
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