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 платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
149
179.2 %
153 123
153 123
airware 102767 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
123
169.6 %
153 123
153 123
airware 124490 %
Перегретая
осенние платье женские
50
158.3 %
328 129
328 129
airware 656258 %
Перегретая
осенние женские платья
727
150.8 %
328 129
328 129
airware 45134.7 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
79
147.5 %
78 757
78 757
airware 99692.4 %
Перегретая
платья женские зима осень
77
147.4 %
266 372
266 372
airware 345938 %
Перегретая
платье женские осенние
112
146.5 %
328 129
328 129
airware 292972 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
59
140.3 %
188 213
188 213
airware 319005 %
Перегретая
платья осени женские
64
127.8 %
328 129
328 129
airware 512702 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
85
120 %
78 677
78 677
airware 92561.2 %
Перегретая
женские платья осень весна
73
115.9 %
312 338
312 338
airware 427860 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
149
112 %
57 370
57 370
airware 38503.4 %
Перегретая
женские платья весна-осень
55
111.8 %
312 338
312 338
airware 567887 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
70
109.1 %
129 353
129 353
airware 184790 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья женские для осени
51
104.5 %
328 129
328 129
airware 643390 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платья осеннее женские
128
97.1 %
328 129
328 129
airware 256351 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
232
88.1 %
2 063
2 063
airware 889.22 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень женские
5 365
85.8 %
328 129
328 129
airware 6116.1 %
Перегретая
платье на осень женские
69
85.3 %
328 129
328 129
airware 475549 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
туфли женские на платформе натуральная кожа осень под платье классика
166
69.4 %
465
465
airware 280.12 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
53
65.2 %
47 400
47 400
airware 89434 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
221
63.3 %
47 189
47 189
airware 21352.5 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
34
63.3 %
129 353
129 353
airware 380450 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платье осенние женские
85
61.8 %
328 129
328 129
airware 386034 %
Перегретая
женские платья осень
327
61.6 %
328 129
328 129
airware 100345 %
Перегретая
платья осень весна женские
40
61.1 %
312 338
312 338
airware 780845 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
129
55.7 %
129 353
129 353
airware 100274 %
Перегретая
платья бохо женские осень
32
50 %
11 592
11 592
airware 36225 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
203
39.4 %
129 353
129 353
airware 63720.7 %
Перегретая
женские платье осень
89
38.1 %
328 129
328 129
airware 368684 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
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