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
платья осенние женские теплые
571
290.9 %
47 345
47 345
airware 8291.59 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
549
215.4 %
4 451
4 451
airware 810.75 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
515
247.3 %
47 400
47 400
airware 9203.88 %
Перегретая
платья белорусские женские осень
506
335.9 %
12 251
12 251
airware 2421.15 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
496
5010 %
47 346
47 346
airware 9545.56 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
487
599.3 %
5 428
5 428
airware 1114.58 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
487
176.5 %
2 527
2 527
airware 518.89 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
456
170.6 %
20 140
20 140
airware 4416.67 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
451
296.9 %
129 353
129 353
airware 28681.4 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень больших размеров
448
221 %
3 897
3 897
airware 869.87 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
418
186.6 %
43 976
43 976
airware 10520.6 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
409
385.2 %
13 570
13 570
airware 3317.85 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
398
405.4 %
86 665
86 665
airware 21775.1 %
Перегретая
осени платья женские
394
257.8 %
328 129
328 129
airware 83281.5 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
375
1343.1 %
13 123
13 123
airware 3499.47 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
платья женские осень зима
356
473.5 %
266 372
266 372
airware 74823.6 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
339
372.9 %
78 630
78 630
airware 23194.7 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
336
235.6 %
78 635
78 635
airware 23403.3 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
332
220.3 %
78 056
78 056
airware 23510.8 %
Перегретая
женские платья осень
327
61.6 %
328 129
328 129
airware 100345 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
320
2183.3 %
71 256
71 256
airware 22267.5 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
302
221.6 %
47 247
47 247
airware 15644.7 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
288
1359.1 %
47 234
47 234
airware 16400.7 %
Перегретая
женские платья осенние
282
216 %
328 129
328 129
airware 116358 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
268
151.9 %
27 389
27 389
airware 10219.8 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
платья для осени женские
255
25.7 %
328 129
328 129
airware 128678 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших
243
1568.8 %
127 721
127 721
airware 52560.1 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
239
381.9 %
5 394
5 394
airware 2256.9 %
Перегретая
платья теплые женские на осень больших размеров
238
1880.8 %
10 492
10 492
airware 4408.4 %
Перегретая
платья zarina женские осень
236
186.4 %
874
874
airware 370.34 %
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