Спрос на осень платье женское теплое

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
платье трикотажное женское теплое осень
303
252 %
18 323
18 323
airware 6047.2 %
Перегретая
платье женское осень теплое больших размеров
302
189.8 %
10 528
10 528
airware 3486.09 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое длинное
294
3725 %
38 023
38 023
airware 12933 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее офисное
284
151.1 %
35 702
35 702
airware 12571.1 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее оверсайз
271
151.9 %
7 815
7 815
airware 2883.76 %
Перегретая
платье женское осень теплое 2025
269
150.4 %
27 387
27 387
airware 10181 %
Перегретая
теплое платье женское на осень короткое вязаное
261
152.4 %
1 222
1 222
airware 468.2 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное теплое
255
78.1 %
41 154
41 154
airware 16138.8 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень теплое
251
398.2 %
10 502
10 502
airware 4184.06 %
Перегретая
платье теплое на осень женское
250
216 %
40 038
40 038
airware 16015.2 %
Перегретая
платье женское осень повседневное короткое теплое
248
158.3 %
3 267
3 267
airware 1317.34 %
Перегретая
платье женское осень повседневное миди теплое
245
152.5 %
16 092
16 092
airware 6568.16 %
Перегретая
теплое платье женское на осень офисное
241
251.2 %
35 702
35 702
airware 14814.1 %
Перегретая
платье трикотажное теплое женское осень
228
290 %
18 287
18 287
airware 8020.61 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее вязаное
227
151.3 %
16 254
16 254
airware 7160.35 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое короткое
219
172.3 %
3 258
3 258
airware 1487.67 %
Перегретая
платье осень женское теплое
216
170.4 %
47 193
47 193
airware 21848.6 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее теплое
209
138.3 %
41 154
41 154
airware 19690.9 %
Перегретая
платье женское осень теплое лапша
208
164.9 %
5 874
5 874
airware 2824.04 %
Перегретая
осеннее теплое платье женское
200
384.8 %
47 156
47 156
airware 23578 %
Перегретая
теплое платье женское на осень больших размеров длинное
199
152.1 %
4 423
4 423
airware 2222.61 %
Перегретая
теплое платье женское на осень длинное вязаное
196
153.7 %
11 155
11 155
airware 5691.33 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
196
350 %
5 388
5 388
airware 2748.98 %
Перегретая
теплое платье женское длинное на осень
193
259.8 %
41 154
41 154
airware 21323.3 %
Перегретая
теплое платье женское на осень красивое
189
151.6 %
12 934
12 934
airware 6843.39 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное теплое
185
510.6 %
40 281
40 281
airware 21773.5 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое больших размеров
184
76.9 %
5 832
5 832
airware 3169.57 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое короткое
176
754 %
5 389
5 389
airware 3061.93 %
Перегретая
платье длинное женское осень теплое
176
187.5 %
41 154
41 154
airware 23383 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень теплое
175
230.4 %
18 235
18 235
airware 10420 %
Перегретая
трикотажное теплое платье женское осень
166
179.7 %
18 214
18 214
airware 10972.3 %
Перегретая
платье осень 2025 женское теплое
165
129.3 %
27 267
27 267
airware 16525.5 %
Перегретая
платье на осень теплое женское
165
42.2 %
47 032
47 032
airware 28504.2 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
платье женское осень мини теплое
164
168.8 %
4 335
4 335
airware 2643.29 %
Перегретая
осенние платье женское теплое
160
583.3 %
47 008
47 008
airware 29380 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое длинное
159
153.9 %
14 232
14 232
airware 8950.94 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
155
788.1 %
16 179
16 179
airware 10438.1 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое больших размеров
151
337.2 %
10 443
10 443
airware 6915.89 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое длинное
146
1073.1 %
41 154
41 154
airware 28187.7 %
Перегретая
теплое длинное платье женское на осень
142
303.6 %
41 154
41 154
airware 28981.7 %
Перегретая
платье женское теплое осень
140
873.5 %
46 973
46 973
airware 33552.1 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
137
125.6 %
40 281
40 281
airware 29402.2 %
Перегретая
осеннее платье женское длинное теплое
136
856.7 %
41 154
41 154
airware 30260.3 %
Перегретая
платье женское осень длинное теплое больших размеров
119
283.3 %
4 299
4 299
airware 3612.6 %
Перегретая
платье лапша женское осень теплое
117
275 %
5 927
5 927
airware 5065.81 %
Перегретая
платье теплое осень женское
115
13.2 %
46 998
46 998
airware 40867.8 %
Перегретая
платье на осень женское теплое короткое
110
124.6 %
5 327
5 327
airware 4842.73 %
Перегретая
осеннее платье женское больших размеров теплое
110
179.2 %
10 079
10 079
airware 9162.73 %
Перегретая
платье осеннее женское 2025 теплое
109
361.4 %
27 179
27 179
airware 24934.9 %
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