Спрос на верхняя осенняя женская одежда

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
верхняя одежда женская осень длинная
82
4150 %
148 203
148 203
airware 180735 %
Перегретая
верхняя женская одежда для осени
834
2035 %
148 203
148 203
airware 17770.1 %
Перегретая
верхняя одежда женская на осень 2025
80
521.4 %
143 223
143 223
airware 179029 %
Перегретая
верхняя женская одежда на осень 2025
56
850 %
143 223
143 223
airware 255755 %
Перегретая
осенняя одежда верхняя женская 2025
61
224.3 %
143 223
143 223
airware 234792 %
Перегретая
верхняя одежда осень женская 2025
252
2470 %
143 223
143 223
airware 56834.5 %
Перегретая
женская одежда на осень 2025 верхняя
187
186.5 %
141 000
141 000
airware 75401.1 %
Перегретая
одежда женская осень 2025 верхняя
284
473.9 %
141 000
141 000
airware 49647.9 %
Перегретая
осень 2025 верхняя женская одежда
134
124 %
141 000
141 000
airware 105224 %
Перегретая
верхняя женская одежда для осени 2025
108
1592.9 %
141 000
141 000
airware 130556 %
Перегретая
осенняя одежда женская 2025 верхняя
184
130.4 %
141 000
141 000
airware 76630.4 %
Перегретая
осень 2025 женская верхняя одежда
175
598.1 %
141 000
141 000
airware 80571.4 %
Перегретая
одежда осень женская 2025 верхняя
96
207.4 %
141 000
141 000
airware 146875 %
Перегретая
осенняя верхняя женская одежда 2025
94
177 %
141 000
141 000
airware 150000 %
Перегретая
одежда на осень женская 2025 верхняя
98
516.7 %
141 000
141 000
airware 143878 %
Перегретая
осенняя одежда женская верхняя 2025
231
151.8 %
141 000
141 000
airware 61039 %
Перегретая
одежда женская верхняя осень 2025
123
178.1 %
141 000
141 000
airware 114634 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда 2025
129
156.6 %
141 000
141 000
airware 109302 %
Перегретая
женская верхняя одежда на осень 2025
137
963.3 %
141 000
141 000
airware 102920 %
Перегретая
одежда верхняя женская осень 2025
206
185.5 %
141 000
141 000
airware 68446.6 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень-зима
57
196.2 %
135 761
135 761
airware 238177 %
Перегретая
верхняя женская одежда больших размеров осень
43
160.3 %
132 108
132 108
airware 307228 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда больших размеров
51
290 %
132 108
132 108
airware 259035 %
Перегретая
верхняя одежда осень женская больших размеров
41
635.7 %
132 108
132 108
airware 322215 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень утепленная
58
313.6 %
131 561
131 561
airware 226829 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень классика
118
1130 %
130 288
130 288
airware 110414 %
Перегретая
осень верхняя одежда женская 2025
630
3655.9 %
124 982
124 982
airware 19838.4 %
Перегретая
одежда верхняя осень женская 2025
304
220.8 %
124 982
124 982
airware 41112.5 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025
2 226
18600 %
124 982
124 982
airware 5614.64 %
Перегретая
верхняя одежда осень 2025 женская
710
367.6 %
124 982
124 982
airware 17603.1 %
Перегретая
осень 2025 женская одежда верхняя
6 251
300.3 %
124 982
124 982
airware 1999.39 %
Перегретая
на осень верхняя одежда женская 2025
723
1235.2 %
124 982
124 982
airware 17286.6 %
Перегретая
верхняя женская одежда осень 2025
485
3183.3 %
124 982
124 982
airware 25769.5 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень 2025
26 591
386.1 %
124 982
124 982
airware 470.02 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень 2025
2 524
289.5 %
124 982
124 982
airware 4951.74 %
Перегретая
верхняя осенняя одежда женская 2025
314
266.6 %
124 982
124 982
airware 39803.2 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская 2025
1 119
582.2 %
124 982
124 982
airware 11169.1 %
Перегретая
на осень верхняя одежда женская больших размеров
96
93.3 %
122 993
122 993
airware 128118 %
Перегретая
женская верхняя одежда осень больших размеров
202
438.5 %
122 993
122 993
airware 60887.6 %
Перегретая
осенняя одежда женская верхняя больших размеров
244
398.6 %
122 993
122 993
airware 50407 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская больших размеров
168
650 %
122 993
122 993
airware 73210.1 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская больших размеров
121
382.1 %
122 993
122 993
airware 101647 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень больших размеров
948
155.2 %
122 993
122 993
airware 12973.9 %
Перегретая
женская верхняя одежда больших размеров осень
99
775 %
122 993
122 993
airware 124235 %
Перегретая
верхняя женская одежда для осени больших размеров
98
180.7 %
122 993
122 993
airware 125503 %
Перегретая
верхняя одежда больших размеров женская осень
124
414.7 %
122 993
122 993
airware 99187.9 %
Перегретая
одежда женская осень верхняя больших размеров
235
155.4 %
122 993
122 993
airware 52337.4 %
Перегретая
женская одежда на осень верхняя больших размеров
288
238.2 %
122 993
122 993
airware 42705.9 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская с капюшоном
65
290.7 %
118 396
118 396
airware 182148 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень с капюшоном
528
594.3 %
118 396
118 396
airware 22423.5 %
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