Спрос на платье осень теплое женское

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 трикотажное женское теплое осень
324
197.3 %
16 741
16 741
airware 5166.98 %
Перегретая
платье женское осень теплое больших размеров
318
152.3 %
10 778
10 778
airware 3389.31 %
Перегретая
платье теплое на осень женское
318
1937.5 %
48 064
48 064
airware 15114.5 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое длинное
308
1012.5 %
39 811
39 811
airware 12925.7 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное теплое
305
163.3 %
39 811
39 811
airware 13052.8 %
Перегретая
теплое платье женское на осень офисное
303
390.4 %
35 282
35 282
airware 11644.2 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень теплое
296
666.7 %
10 761
10 761
airware 3635.47 %
Перегретая
платье осень женское теплое
279
2486.4 %
46 792
46 792
airware 16771.3 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее теплое
272
805.6 %
39 811
39 811
airware 14636.4 %
Перегретая
женское платье теплое осеннее
271
151.9 %
46 789
46 789
airware 17265.3 %
Перегретая
осеннее теплое платье женское
255
361 %
46 787
46 787
airware 18347.8 %
Перегретая
платье женское осень теплое нарядное
253
150.8 %
37 129
37 129
airware 14675.5 %
Перегретая
платье на осень теплое женское
238
211.5 %
46 811
46 811
airware 19668.5 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное теплое
233
280.7 %
42 148
42 148
airware 18089.3 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое больших размеров
232
1314.7 %
7 494
7 494
airware 3230.17 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
231
750 %
5 294
5 294
airware 2291.77 %
Перегретая
платье осень 2025 женское теплое
228
3850 %
24 368
24 368
airware 10687.7 %
Перегретая
платье трикотажное теплое женское осень
219
221.1 %
19 021
19 021
airware 8685.39 %
Перегретая
теплое платье женское длинное на осень
216
180.9 %
39 811
39 811
airware 18431 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее оверсайз
214
151.4 %
7 922
7 922
airware 3701.87 %
Перегретая
теплое платье женское на осень короткое вязаное
210
151.9 %
1 775
1 775
airware 845.24 %
Перегретая
платье женское осень теплое 2025
203
150.5 %
24 337
24 337
airware 11988.7 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее офисное
203
151 %
35 282
35 282
airware 17380.3 %
Перегретая
платье женское осень повседневное теплое короткое
203
153 %
4 012
4 012
airware 1976.35 %
Перегретая
платье женское осень повседневное миди теплое
197
152.6 %
15 862
15 862
airware 8051.78 %
Перегретая
платье женское осень повседневное короткое теплое
197
155.9 %
3 879
3 879
airware 1969.04 %
Перегретая
платье женское осень теплое лапша
189
153.3 %
5 994
5 994
airware 3171.43 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень теплое
183
203.8 %
18 986
18 986
airware 10374.9 %
Перегретая
осенние платье женское теплое
181
222.4 %
46 687
46 687
airware 25793.9 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое короткое
181
911.9 %
5 278
5 278
airware 2916.02 %
Перегретая
теплое платье женское на осень больших размеров длинное
181
152.3 %
4 197
4 197
airware 2318.78 %
Перегретая
осеннее платье женское длинное теплое
178
241.4 %
39 811
39 811
airware 22365.7 %
Перегретая
платье женское теплое осеннее вязаное
173
150 %
15 951
15 951
airware 9220.23 %
Перегретая
трикотажное теплое платье женское осень
173
154.8 %
18 944
18 944
airware 10950.3 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое длинное
173
333.6 %
39 811
39 811
airware 23012.1 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
171
372.6 %
15 967
15 967
airware 9337.43 %
Перегретая
теплое платье женское на осень длинное вязаное
170
151.8 %
5 851
5 851
airware 3441.76 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое больших размеров
170
4300 %
11 076
11 076
airware 6515.29 %
Перегретая
платье осеннее женское 2025 теплое
170
157.6 %
24 220
24 220
airware 14247.1 %
Перегретая
платье длинное женское осень теплое
167
151.8 %
39 811
39 811
airware 23838.9 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное теплое
161
209.7 %
42 148
42 148
airware 26178.9 %
Перегретая
теплое длинное платье женское на осень
157
179.8 %
39 811
39 811
airware 25357.3 %
Перегретая
платье женское теплое осень
153
442.3 %
46 652
46 652
airware 30491.5 %
Перегретая
осеннее платье женское больших размеров теплое
152
342.3 %
11 089
11 089
airware 7295.4 %
Перегретая
тёплое платье женское на осень короткое
145
313.6 %
5 273
5 273
airware 3636.55 %
Перегретая
платье рубашка женское осень теплое
145
159 %
772
772
airware 532.41 %
Перегретая
платье на осень женское теплое короткое
144
1490 %
5 274
5 274
airware 3662.5 %
Перегретая
платье женское осень длинное теплое больших размеров
143
159.2 %
4 194
4 194
airware 2932.87 %
Перегретая
платье на осень женское теплое длинное
141
81.8 %
39 811
39 811
airware 28234.8 %
Перегретая
платье женское осень мини теплое
139
151.5 %
4 179
4 179
airware 3006.48 %
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