Спрос на осенний женский платье

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 осень трикотаж
219
694.1 %
78 438
78 438
airware 35816.4 %
Перегретая
платье осеннее женское в пол
60
137.5 %
21 262
21 262
airware 35436.7 %
Перегретая
платье женское осень плотный трикотаж
36
221.4 %
12 757
12 757
airware 35436.1 %
Перегретая
платье женское на осень больших размеров
366
16.1 %
129 353
129 353
airware 35342.4 %
Перегретая
платье белое осень женское
153
134.3 %
53 957
53 957
airware 35266 %
Перегретая
красное платье осень женское
52
5250 %
18 316
18 316
airware 35223.1 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное вязаное
39
607.1 %
13 731
13 731
airware 35207.7 %
Перегретая
женское осеннее платье
933
357.4 %
328 129
328 129
airware 35169.2 %
Перегретая
платье трикотажное приталенное женское осень
59
197.5 %
20 679
20 679
airware 35049.1 %
Перегретая
платье женское осень красивое
210
388.7 %
73 493
73 493
airware 34996.7 %
Перегретая
платье женское осеннее офисное
392
152.1 %
136 121
136 121
airware 34724.7 %
Перегретая
платье женское осеннее лапша
50
75 %
17 258
17 258
airware 34516 %
Перегретая
черное платье женское осень миди
115
150.9 %
39 638
39 638
airware 34467.8 %
Перегретая
платье женское осень офисное прямое
149
348 %
51 318
51 318
airware 34441.6 %
Перегретая
женское платье больших размеров на осень
376
388.7 %
129 353
129 353
airware 34402.4 %
Перегретая
платье макси женское осень
171
1660 %
58 676
58 676
airware 34313.4 %
Перегретая
платье женское стильное осень 2025
151
152.7 %
51 297
51 297
airware 33971.5 %
Перегретая
белое платье осеннее женское
159
119.1 %
53 957
53 957
airware 33935.2 %
Перегретая
платье офисное осеннее женское
404
134.5 %
136 121
136 121
airware 33693.3 %
Перегретая
осенняя платье женская
975
59.8 %
328 129
328 129
airware 33654.3 %
Перегретая
платье женское теплое осень
140
873.5 %
46 973
46 973
airware 33552.1 %
Перегретая
платье макси осеннее женское
175
79.6 %
58 676
58 676
airware 33529.1 %
Перегретая
платье женское повседневное для работы осень
61
712.5 %
20 451
20 451
airware 33526.2 %
Перегретая
трикотажное женское платье на осень
235
2987.5 %
78 468
78 468
airware 33390.6 %
Перегретая
платье женское осень классика
207
6850 %
69 113
69 113
airware 33387.9 %
Перегретая
платье на осень женское больших размеров
388
23.5 %
129 353
129 353
airware 33338.4 %
Перегретая
платье женское повседневное длинное осень
298
42.8 %
99 063
99 063
airware 33242.6 %
Перегретая
платье женское праздничное осень больших размеров
206
281.5 %
68 432
68 432
airware 33219.4 %
Перегретая
женское платье осеннее нарядное
561
290.8 %
184 725
184 725
airware 32927.8 %
Перегретая
платье женское осень 58-60
118
216.2 %
38 786
38 786
airware 32869.5 %
Перегретая
платье женское шифон осень
35
241.7 %
11 447
11 447
airware 32705.7 %
Перегретая
платье с осенним принтом женское
300
269 %
97 909
97 909
airware 32636.3 %
Перегретая
платье осень женское лапша
53
707.1 %
17 277
17 277
airware 32598.1 %
Перегретая
платье осеннее женское праздничное больших размеров
210
627.4 %
68 432
68 432
airware 32586.7 %
Перегретая
платье женское больших размеров трикотажное осень
146
306.1 %
47 400
47 400
airware 32465.8 %
Перегретая
платье прямое женское осеннее миди
140
275.8 %
45 283
45 283
airware 32345 %
Перегретая
женское платье на осень
1 024
310.6 %
328 129
328 129
airware 32043.8 %
Перегретая
платье женское вискоза осень
317
267.1 %
101 084
101 084
airware 31887.7 %
Перегретая
платье нарядное женское осеннее
580
213.8 %
184 725
184 725
airware 31849.1 %
Перегретая
платье женское больших размеров повседневное осень
208
204.1 %
66 106
66 106
airware 31781.7 %
Перегретая
платье осеннее женское красное
58
530 %
18 327
18 327
airware 31598.3 %
Перегретая
платье вечернее осеннее женское
589
217.7 %
184 406
184 406
airware 31308.3 %
Перегретая
платье женское стильное 2025 осень
164
189 %
51 297
51 297
airware 31278.7 %
Перегретая
платье осеннее спортивное женское
42
29.2 %
13 125
13 125
airware 31250 %
Перегретая
платье женское осень на пуговицах
142
1627.8 %
44 301
44 301
airware 31197.9 %
Перегретая
платье хлопок женское осень
296
227.2 %
92 087
92 087
airware 31110.5 %
Перегретая
платье женское праздничное осень зима
501
220.4 %
155 731
155 731
airware 31084 %
Перегретая
платье женское хлопок осень
297
178.6 %
92 087
92 087
airware 31005.7 %
Перегретая
платье женское офисное осень прямое
166
88.3 %
51 318
51 318
airware 30914.5 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее больших
34
150 %
10 487
10 487
airware 30844.1 %
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