Спрос на осенние женские 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
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
78
304.5 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
92
214.3 %
145 656
145 656
airware 158322 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
114
228.1 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
114
200 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
37
155.7 %
57 370
57 370
airware 155054 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
41
167.1 %
63 360
63 360
airware 154537 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
99
545 %
148 682
148 682
airware 150184 %
Перегретая
трикотажные платья осень женские
54
28.3 %
78 849
78 849
airware 146017 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
95
543.8 %
138 283
138 283
airware 145561 %
Перегретая
женские платья осень зима
179
430.9 %
259 805
259 805
airware 145142 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
105
158.2 %
145 656
145 656
airware 138720 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
55
216.7 %
75 916
75 916
airware 138029 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
75
220.5 %
99 217
99 217
airware 132289 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
базовые платья женские осенние
54
181.7 %
69 545
69 545
airware 128787 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
112
233.6 %
143 926
143 926
airware 128505 %
Перегретая
платья осень зима женские
205
619.4 %
259 805
259 805
airware 126734 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
178
1097.1 %
218 326
218 326
airware 122655 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
108
307.1 %
127 646
127 646
airware 118191 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
58
157.4 %
68 026
68 026
airware 117286 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
66
256.2 %
75 901
75 901
airware 115002 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
41
365.4 %
46 996
46 996
airware 114624 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
49
186.1 %
54 015
54 015
airware 110235 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
173
204.5 %
189 662
189 662
airware 109631 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
2283.3 %
76 070
76 070
airware 108671 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
129
971.4 %
138 283
138 283
airware 107196 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
127
168.7 %
134 770
134 770
airware 106118 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
140
330 %
145 656
145 656
airware 104040 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
46
159.5 %
47 665
47 665
airware 103620 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
66
22.5 %
68 186
68 186
airware 103312 %
Перегретая
платья миди женские осень
120
196.3 %
122 620
122 620
airware 102183 %
Перегретая
платья женское осеннее
322
1142.6 %
319 268
319 268
airware 99151.5 %
Перегретая
платья зима-осень женская
269
308.7 %
259 805
259 805
airware 96581.8 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
100
162.4 %
95 709
95 709
airware 95709 %
Перегретая
платья для осени женские
336
59.8 %
319 268
319 268
airware 95020.2 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
152
222.7 %
143 926
143 926
airware 94688.2 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
84
156.3 %
79 447
79 447
airware 94579.8 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
52
68.2 %
48 463
48 463
airware 93198.1 %
Перегретая
женские платья осенние
344
1760.5 %
319 268
319 268
airware 92810.5 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
158
781.6 %
145 656
145 656
airware 92187.3 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
66
151.5 %
60 660
60 660
airware 91909.1 %
Перегретая
платья женское осень
351
625 %
319 268
319 268
airware 90959.5 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
153
173.4 %
137 416
137 416
airware 89814.4 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
163
2087.5 %
145 656
145 656
airware 89359.5 %
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