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
повседневные платья женские осень
173
204.5 %
189 662
189 662
airware 109631 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
71
234 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
платья осенние нарядные женские
58
206.8 %
179 799
179 799
airware 309998 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
358.3 %
179 799
179 799
airware 485943 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
72
174.1 %
179 799
179 799
airware 249721 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 641
187.9 %
177 500
177 500
airware 10816.6 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
114
228.1 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
114
200 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
платья осень женские длинные
46
410 %
148 682
148 682
airware 323222 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
42
181.2 %
148 682
148 682
airware 354005 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
99
545 %
148 682
148 682
airware 150184 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
499
191 %
145 656
145 656
airware 29189.6 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
92
214.3 %
145 656
145 656
airware 158322 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
158
781.6 %
145 656
145 656
airware 92187.3 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
163
2087.5 %
145 656
145 656
airware 89359.5 %
Перегретая
осенний платья женский длинный
271
107.6 %
145 656
145 656
airware 53747.6 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
170
8550 %
145 656
145 656
airware 85680 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
722
202.3 %
145 656
145 656
airware 20174 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
105
158.2 %
145 656
145 656
airware 138720 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
140
330 %
145 656
145 656
airware 104040 %
Перегретая
платья женские осень длинные
894
264.9 %
145 656
145 656
airware 16292.6 %
Перегретая
стильные женские платья на осень
51
232.1 %
145 145
145 145
airware 284598 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
152
222.7 %
143 926
143 926
airware 94688.2 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
112
233.6 %
143 926
143 926
airware 128505 %
Перегретая
платья женские офисные осень
168
650 %
138 283
138 283
airware 82311.3 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
95
543.8 %
138 283
138 283
airware 145561 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
129
971.4 %
138 283
138 283
airware 107196 %
Перегретая
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
253
325 %
138 283
138 283
airware 54657.3 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
153
173.4 %
137 416
137 416
airware 89814.4 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
127
168.7 %
134 770
134 770
airware 106118 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
375
227.7 %
132 021
132 021
airware 35205.6 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
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