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 теплые женские на осень короткие
224
323.2 %
5 292
5 292
airware 2362.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
111
154.7 %
4 189
4 189
airware 3773.87 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
899
316 %
39 811
39 811
airware 4428.36 %
Перегретая
платья теплые женские на осень больших размеров
258
459.5 %
11 113
11 113
airware 4307.36 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 057
283.4 %
46 993
46 993
airware 929.27 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
62
308.3 %
12 786
12 786
airware 20622.6 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
166
206.6 %
65 057
65 057
airware 39191 %
Перегретая
платья с кардиганом женские осень
115
205.4 %
2 698
2 698
airware 2346.09 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
145
212.9 %
16 843
16 843
airware 11615.9 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
70
827.8 %
131 356
131 356
airware 187651 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
127
168.7 %
134 770
134 770
airware 106118 %
Перегретая
платья осень-весна женские
56
10 %
304 628
304 628
airware 543979 %
Перегретая
платья осень зима женские
205
619.4 %
259 805
259 805
airware 126734 %
Перегретая
платья осень женские длинные
46
410 %
148 682
148 682
airware 323222 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
платья осень женские 2025
177
81.1 %
127 646
127 646
airware 72116.4 %
Перегретая
платья осень женские
911
194.9 %
319 268
319 268
airware 35045.9 %
Перегретая
платья осень весна женские
43
60.3 %
304 628
304 628
airware 708437 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
168
245.3 %
69 153
69 153
airware 41162.5 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 016
645.9 %
126 278
126 278
airware 12428.9 %
Перегретая
платья осенняя женская
107
618.8 %
339 745
339 745
airware 317519 %
Перегретая
платья осенние нарядные женские
58
206.8 %
179 799
179 799
airware 309998 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
412
186.4 %
85 956
85 956
airware 20863.1 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
86
153.6 %
63 188
63 188
airware 73474.4 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
58
157.4 %
68 026
68 026
airware 117286 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 069
315.6 %
189 662
189 662
airware 9166.84 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
375
227.7 %
132 021
132 021
airware 35205.6 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
53
193.2 %
42 338
42 338
airware 79883 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
66
151.5 %
60 660
60 660
airware 91909.1 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
181
152.3 %
78 715
78 715
airware 43488.9 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 641
187.9 %
177 500
177 500
airware 10816.6 %
Перегретая
платья осенние женские миди
43
408.3 %
123 676
123 676
airware 287619 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
44
538.9 %
17 316
17 316
airware 39354.5 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
189
244.8 %
76 324
76 324
airware 40383.1 %
Перегретая
платья осенние женские для беременных
36
3650 %
87 902
87 902
airware 244172 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
204
547.6 %
39 811
39 811
airware 19515.2 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
103
180.4 %
19 372
19 372
airware 18807.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
646
151.1 %
66 032
66 032
airware 10221.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
234
191 %
72 015
72 015
airware 30775.6 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 255
350 %
124 458
124 458
airware 3823.59 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
54
162.5 %
11 858
11 858
airware 21959.3 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 014
206.2 %
126 278
126 278
airware 12453.5 %
Перегретая
платья осенние женские
32 508
203.9 %
319 268
319 268
airware 982.12 %
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