Спрос на женские осенние костюмы

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
костюмы женские осень
185
10 %
168 169
168 169
airware 90902.2 %
Перегретая
спортивные костюмы женские на осень
72
16.4 %
65 263
65 263
airware 90643 %
Перегретая
костюмы на осень женские для беременных
50
135.2 %
44 434
44 434
airware 88868 %
Перегретая
костюмы осенние женские с брюками
95
11.8 %
84 252
84 252
airware 88686.3 %
Перегретая
женские костюмы осень с юбкой
42
350 %
37 128
37 128
airware 88400 %
Перегретая
брючные костюмы женские нарядные осень
46
181.4 %
40 440
40 440
airware 87913 %
Перегретая
женские осенние брючные костюмы
94
24 %
81 543
81 543
airware 86747.9 %
Перегретая
костюмы на осень теплые женские
49
494.4 %
42 421
42 421
airware 86573.5 %
Перегретая
стильные спортивные костюмы женские осень
60
283.3 %
51 563
51 563
airware 85938.3 %
Перегретая
костюмы на осень женские праздничные
77
298.4 %
65 895
65 895
airware 85577.9 %
Перегретая
женские костюмы на осень нарядные
86
137 %
73 561
73 561
airware 85536 %
Перегретая
осенние костюмы женские утепленные
45
182.4 %
38 239
38 239
airware 84975.5 %
Перегретая
костюмы женские на осень офисные
57
525 %
46 854
46 854
airware 82200 %
Перегретая
костюмы женские осень 2025
102
71.4 %
83 707
83 707
airware 82065.7 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
59
24.7 %
45 874
45 874
airware 77752.5 %
Перегретая
костюмы теплые на осень женские
56
10.9 %
42 441
42 441
airware 75787.5 %
Перегретая
женские классические костюмы на осень
58
999999 %
43 217
43 217
airware 74512.1 %
Перегретая
трикотажные женские костюмы на осень
85
900 %
62 785
62 785
airware 73864.7 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские больших размеров
49
21.5 %
35 638
35 638
airware 72730.6 %
Перегретая
костюмы на осень женские нарядные
103
908.3 %
73 561
73 561
airware 71418.4 %
Перегретая
спортивные женские костюмы весна-осень
94
53.3 %
65 824
65 824
airware 70025.5 %
Перегретая
костюмы женские классические осень
62
11.4 %
43 217
43 217
airware 69704.8 %
Перегретая
костюмы двойка женские осень
94
637.5 %
64 464
64 464
airware 68578.7 %
Перегретая
костюмы женские осенние 2025
123
11 %
83 707
83 707
airware 68054.5 %
Перегретая
женские спортивные костюмы осень
96
17.1 %
65 084
65 084
airware 67795.8 %
Перегретая
тёплые костюмы женские на осень с брюками
39
194.4 %
26 356
26 356
airware 67579.5 %
Перегретая
спортивные женские костюмы осень большие размеры
53
1816.7 %
35 638
35 638
airware 67241.5 %
Перегретая
спортивные костюмы осень женские
97
16.6 %
65 082
65 082
airware 67094.8 %
Перегретая
женские осенние костюмы спортивные
99
126.8 %
65 068
65 068
airware 65725.2 %
Перегретая
женская одежда на осень костюмы
196
86.1 %
127 506
127 506
airware 65054.1 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
71
12 %
45 924
45 924
airware 64681.7 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные
105
18.3 %
64 988
64 988
airware 61893.3 %
Перегретая
костюмы осень женские теплые
69
272.6 %
42 504
42 504
airware 61600 %
Перегретая
женские костюмы осень 2025
136
24.3 %
83 707
83 707
airware 61549.3 %
Перегретая
женские осенние спортивные костюмы
106
35.5 %
64 968
64 968
airware 61290.6 %
Перегретая
костюмы женские на осень с юбкой
62
101.2 %
37 244
37 244
airware 60071 %
Перегретая
осенние костюмы женские спортивные теплые
39
168.2 %
23 003
23 003
airware 58982.1 %
Перегретая
костюмы на осень с юбкой женские
64
243.9 %
37 267
37 267
airware 58229.7 %
Перегретая
женские теплые костюмы на осень
73
75.9 %
42 502
42 502
airware 58221.9 %
Перегретая
костюмы женские на осень теплые
74
1283.3 %
42 506
42 506
airware 57440.5 %
Перегретая
женские брючные костюмы на осень
144
46.6 %
81 406
81 406
airware 56531.9 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
85
33.3 %
46 808
46 808
airware 55068.2 %
Перегретая
костюмы женские осенние спортивные больших размеров
66
4.1 %
35 638
35 638
airware 53997 %
Перегретая
осенние костюмы женские офисные
87
2125 %
46 773
46 773
airware 53762.1 %
Перегретая
осенние спортивные костюмы женские теплые
43
1025 %
23 021
23 021
airware 53537.2 %
Перегретая
спортивные костюмы женские осень больших размеров
69
100 %
35 638
35 638
airware 51649.3 %
Перегретая
осенние женские костюмы с брюками
162
37.1 %
83 565
83 565
airware 51583.3 %
Перегретая
трикотажные костюмы на осень женские
124
4183.3 %
62 785
62 785
airware 50633.1 %
Перегретая
осенние женские костюмы теплые
85
2883.3 %
42 381
42 381
airware 49860 %
Перегретая
осенние брючные костюмы женские
166
20.9 %
81 397
81 397
airware 49034.3 %
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