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
осенний платья женский длинный
271
107.6 %
145 656
145 656
airware 53747.6 %
Перегретая
платья женский осенний
121
107.1 %
339 745
339 745
airware 280781 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
156
101.5 %
124 053
124 053
airware 79521.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
84
94.8 %
68 852
68 852
airware 81966.7 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
женская платья осень
65
82.7 %
341 549
341 549
airware 525460 %
Перегретая
осень платья женские
122
81.2 %
339 745
339 745
airware 278480 %
Перегретая
платья осень женские 2025
177
81.1 %
127 646
127 646
airware 72116.4 %
Перегретая
мусульманский платья женский осенний
54
72.7 %
7 500
7 500
airware 13888.9 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
52
68.2 %
48 463
48 463
airware 93198.1 %
Перегретая
платья осень весна женские
43
60.3 %
304 628
304 628
airware 708437 %
Перегретая
платья для осени женские
336
59.8 %
319 268
319 268
airware 95020.2 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
женские платья весна-осень
44
28.6 %
304 628
304 628
airware 692336 %
Перегретая
трикотажные платья осень женские
54
28.3 %
78 849
78 849
airware 146017 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
66
22.5 %
68 186
68 186
airware 103312 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
женские платья больших размеров осень
41
20.7 %
125 213
125 213
airware 305398 %
Перегретая
платья женские осень лапша
48
16.7 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
женские платья для осени
57
8.2 %
341 568
341 568
airware 599242 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
54
6.8 %
304 628
304 628
airware 564126 %
Перегретая
платья летние женские осень
116
1.6 %
294 055
294 055
airware 253496 %
Перегретая
платья женские осень весна
144
0.9 %
304 628
304 628
airware 211547 %
Перегретая
платья осень-весна женские
56
10 %
304 628
304 628
airware 543979 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
646
151.1 %
66 032
66 032
airware 10221.7 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
66
151.5 %
60 660
60 660
airware 91909.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
188
152.2 %
24 301
24 301
airware 12926.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
181
152.3 %
78 715
78 715
airware 43488.9 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
134
153.1 %
8 874
8 874
airware 6622.39 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров короткие
163
153.2 %
4 628
4 628
airware 2839.26 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
86
153.6 %
63 188
63 188
airware 73474.4 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
187
153.9 %
69 870
69 870
airware 37363.6 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
111
154.7 %
4 189
4 189
airware 3773.87 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
42
155 %
18 829
18 829
airware 44830.9 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 079
155.4 %
35 753
35 753
airware 3313.53 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
37
155.7 %
57 370
57 370
airware 155054 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
403
155.8 %
19 397
19 397
airware 4813.15 %
Перегретая
платья турция женские осень
86
156.2 %
10 736
10 736
airware 12483.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
84
156.3 %
79 447
79 447
airware 94579.8 %
Перегретая
платья женский осень-весна
133
156.4 %
300 985
300 985
airware 226305 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
48
156.7 %
125 213
125 213
airware 260860 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные короткие
188
156.8 %
8 484
8 484
airware 4512.77 %
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