Спрос на осени платья

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
теплые платья женские на осень короткие
487
599.3 %
5 428
5 428
airware 1114.58 %
Перегретая
теплые платья женские на осень для беременных
44
343.3 %
7 543
7 543
airware 17143.2 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 305
456.5 %
38 023
38 023
airware 2913.64 %
Перегретая
теплые платья женские на осень вязаные
119
900 %
16 169
16 169
airware 13587.4 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров короткие
180
168.4 %
2 887
2 887
airware 1603.89 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
549
215.4 %
4 451
4 451
airware 810.75 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров
3 148
337.2 %
10 592
10 592
airware 336.47 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
77
225 %
9 775
9 775
airware 12694.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
268
151.9 %
27 389
27 389
airware 10219.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 421
420.3 %
47 429
47 429
airware 288.83 %
Перегретая
теплые платья длинные на осень
54
178.6 %
38 037
38 037
airware 70438.9 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
теплые осенние платья больших размеров
34
163.3 %
17 138
17 138
airware 50405.9 %
Перегретая
теплые осенние платья
105
2675 %
39 501
39 501
airware 37620 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
288
1359.1 %
47 234
47 234
airware 16400.7 %
Перегретая
теплые длинные платья на осень
52
163 %
38 037
38 037
airware 73148.1 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
Перегретая
стильные платья на осень
334
1502.2 %
403 283
403 283
airware 120743 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
170
259.9 %
145 145
145 145
airware 85379.4 %
Перегретая
стильные платья больших размеров осень
44
162.8 %
25 404
25 404
airware 57736.4 %
Перегретая
стильные осенние платья
53
82.5 %
403 283
403 283
airware 760911 %
Перегретая
стильные женские платья на осень
50
362.5 %
145 145
145 145
airware 290290 %
Перегретая
спортивные платья на осень
61
14.2 %
13 522
13 522
airware 22167.2 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
375
1343.1 %
13 123
13 123
airware 3499.47 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья турция осень
60
290 %
11 621
11 621
airware 19368.3 %
Перегретая
платья турция женские осень
109
162.4 %
10 590
10 590
airware 9715.6 %
Перегретая
платья туника женская осень
49
190 %
16 180
16 180
airware 33020.4 %
Перегретая
платья трикотажные осень
71
52.9 %
75 547
75 547
airware 106404 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 493
222.2 %
78 743
78 743
airware 2254.31 %
Перегретая
платья трикотаж осень
40
521.4 %
75 291
75 291
airware 188228 %
Перегретая
платья тренд 2025 осень
242
328.2 %
33 785
33 785
airware 13960.7 %
Перегретая
платья теплые на осень
39
179.4 %
39 384
39 384
airware 100985 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
239
381.9 %
5 394
5 394
airware 2256.9 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
121
157.1 %
4 304
4 304
airware 3557.02 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень больших размеров
238
1880.8 %
10 492
10 492
airware 4408.4 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
4 828
426.6 %
47 423
47 423
airware 982.25 %
Перегретая
платья стильные на осень
75
232.9 %
403 283
403 283
airware 537711 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
55
5550 %
13 123
13 123
airware 23860 %
Перегретая
платья снежная королева осень
55
221.9 %
390
390
airware 709.09 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
156
314.4 %
62 401
62 401
airware 40000.6 %
Перегретая
платья рубашка на осень
167
179.5 %
18 664
18 664
airware 11176 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
146
274.6 %
16 873
16 873
airware 11556.8 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья плюс сайз осень
95
276.2 %
55 253
55 253
airware 58161.1 %
Перегретая
платья пинтерест осень
194
205.2 %
11 004
11 004
airware 5672.16 %
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