Спрос на осень платья женские

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
осенние нарядные платья женские
94
833.3 %
184 725
184 725
airware 196516 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
65
266.7 %
184 725
184 725
airware 284192 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
64
6350 %
153 123
153 123
airware 239255 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
123
169.6 %
153 123
153 123
airware 124490 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
162
456.2 %
153 123
153 123
airware 94520.4 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
149
179.2 %
153 123
153 123
airware 102767 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
571
559.8 %
153 123
153 123
airware 26816.6 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
139
325.7 %
153 123
153 123
airware 110160 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
38
261.1 %
153 123
153 123
airware 402955 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
57
27 %
153 123
153 123
airware 268637 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
110
683.3 %
153 123
153 123
airware 139203 %
Перегретая
платья женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
стильные женские платья на осень
50
362.5 %
145 145
145 145
airware 290290 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
170
259.9 %
145 145
145 145
airware 85379.4 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
офисные платья женские деловые осень
61
240.6 %
137 674
137 674
airware 225695 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
220
1783.3 %
136 121
136 121
airware 61873.2 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
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