Спрос на платье осени женское

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
платье осень-зима женское
124
477.6 %
259 805
259 805
airware 209520 %
Перегретая
платье зима осень женское
142
172.4 %
259 805
259 805
airware 182961 %
Перегретая
платье женское зима-осень
1 112
298.2 %
253 987
253 987
airware 22840.6 %
Перегретая
платье зима-осень женское
924
279.3 %
253 987
253 987
airware 27487.8 %
Перегретая
платье женское осень зима
2 916
144.4 %
253 987
253 987
airware 8710.12 %
Перегретая
платье осень зима женское
1 038
326.1 %
253 987
253 987
airware 24468.9 %
Перегретая
платье женское осень с вырезом
287
174.8 %
227 821
227 821
airware 79380.1 %
Перегретая
платье осеннее женское с вырезом
76
295.2 %
227 821
227 821
airware 299764 %
Перегретая
платье женское осень с рукавами
129
664.3 %
222 895
222 895
airware 172787 %
Перегретая
платье женское с рукавами осеннее
206
171.5 %
218 326
218 326
airware 105984 %
Перегретая
платье с рукавами женское осеннее
282
254.3 %
218 326
218 326
airware 77420.6 %
Перегретая
платье на каждый день женское осень
777
240.9 %
197 243
197 243
airware 25385.2 %
Перегретая
платье женское на каждый день осень
357
3025 %
197 243
197 243
airware 55250.1 %
Перегретая
платье женское осень 42-44
97
156.6 %
194 669
194 669
airware 200690 %
Перегретая
платье женское осень 46
45
286.8 %
194 669
194 669
airware 432598 %
Перегретая
платье женское с карманами осень
50
158.7 %
193 670
193 670
airware 387340 %
Перегретая
платье с карманами женское осень
88
237.2 %
193 670
193 670
airware 220080 %
Перегретая
платье женское осень с карманами
97
220.2 %
193 670
193 670
airware 199660 %
Перегретая
платье женское осень 46 размер
52
170.9 %
193 095
193 095
airware 371337 %
Перегретая
платье вечернее осень женское
76
2583.3 %
191 398
191 398
airware 251839 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
1 163
1201.5 %
191 398
191 398
airware 16457.3 %
Перегретая
вечернее платье осеннее женское
35
166.7 %
191 398
191 398
airware 546851 %
Перегретая
осеннее платье женское вечернее
69
510 %
191 398
191 398
airware 277388 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
50
166.3 %
191 398
191 398
airware 382796 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
59
605.6 %
191 398
191 398
airware 324403 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
57
1000 %
191 398
191 398
airware 335786 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
115
472.7 %
191 104
191 104
airware 166177 %
Перегретая
вечернее осеннее платье женское
149
215.6 %
191 104
191 104
airware 128258 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
92
4650 %
191 104
191 104
airware 207722 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
120
329.1 %
191 104
191 104
airware 159253 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
96
419.2 %
191 104
191 104
airware 199067 %
Перегретая
осеннее вечернее платье женское
137
192.7 %
191 104
191 104
airware 139492 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
153
223.9 %
191 104
191 104
airware 124905 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное
12 145
225 %
189 662
189 662
airware 1561.65 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
1 085
28.5 %
189 662
189 662
airware 17480.4 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
114
1678.6 %
189 662
189 662
airware 166370 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 471
54.2 %
189 662
189 662
airware 12893.4 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
109
361.4 %
189 662
189 662
airware 174002 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
275
437.3 %
189 662
189 662
airware 68968 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
22 048
466.2 %
189 662
189 662
airware 860.22 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
88
177.5 %
189 662
189 662
airware 215525 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 814
113.7 %
189 662
189 662
airware 10455.5 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
128
2510 %
189 662
189 662
airware 148173 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 494
230.3 %
189 662
189 662
airware 7604.73 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
133
1950 %
189 662
189 662
airware 142603 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
436
263.7 %
189 662
189 662
airware 43500.5 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
20 138
839.7 %
189 662
189 662
airware 941.81 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
6 035
105.2 %
189 662
189 662
airware 3142.7 %
Перегретая
вечернее платье женское осеннее
303
668.4 %
186 451
186 451
airware 61535 %
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