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
женские осенние платья с длинным рукавом
66
170 %
117 285
117 285
airware 177705 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
женские платья осень зима
173
558.8 %
266 372
266 372
airware 153972 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
60
172.4 %
88 886
88 886
airware 148143 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
67
496.7 %
99 063
99 063
airware 147855 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
110
683.3 %
153 123
153 123
airware 139203 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
36
950 %
47 418
47 418
airware 131717 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
234.8 %
188 213
188 213
airware 128913 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
91
310 %
117 285
117 285
airware 128885 %
Перегретая
платья для осени женские
255
25.7 %
328 129
328 129
airware 128678 %
Перегретая
платья осень зима женские
210
800 %
266 372
266 372
airware 126844 %
Перегретая
платья миди женские осень
95
445.8 %
120 107
120 107
airware 126428 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
123
169.6 %
153 123
153 123
airware 124490 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
женские платья осенние
282
216 %
328 129
328 129
airware 116358 %
Перегретая
платье женские осень 2025
115
156.5 %
132 881
132 881
airware 115549 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
139
325.7 %
153 123
153 123
airware 110160 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
149
179.2 %
153 123
153 123
airware 102767 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
женские платья осень
327
61.6 %
328 129
328 129
airware 100345 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
129
55.7 %
129 353
129 353
airware 100274 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
79
147.5 %
78 757
78 757
airware 99692.4 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
платья женские осень больших
135
396.2 %
127 721
127 721
airware 94608.1 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
162
456.2 %
153 123
153 123
airware 94520.4 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
85
120 %
78 677
78 677
airware 92561.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
54
164.9 %
48 839
48 839
airware 90442.6 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
53
65.2 %
47 400
47 400
airware 89434 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
132
244.1 %
117 575
117 575
airware 89072 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платья на осень женские модные
99
1364.3 %
86 401
86 401
airware 87273.7 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
170
259.9 %
145 145
145 145
airware 85379.4 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
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