Спрос на платья осень 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
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
588
165.7 %
4 487
4 487
airware 763.1 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
551
690.7 %
5 421
5 421
airware 983.85 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
531
178 %
48 116
48 116
airware 9061.39 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
499
191 %
145 656
145 656
airware 29189.6 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
осени платья женские
489
3310 %
319 268
319 268
airware 65290 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
платья белорусские женские осень
461
264.4 %
11 521
11 521
airware 2499.13 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень больших размеров
438
183.1 %
4 144
4 144
airware 946.12 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
421
254.4 %
13 241
13 241
airware 3145.13 %
Перегретая
платья женские осень зима
420
496.8 %
253 987
253 987
airware 60473.1 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
418
4694.4 %
126 278
126 278
airware 30210.1 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
416
160.6 %
2 396
2 396
airware 575.96 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
412
186.4 %
85 956
85 956
airware 20863.1 %
Перегретая
спортивные платья женские осенние
410
332.8 %
13 572
13 572
airware 3310.24 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
409
319.1 %
83 519
83 519
airware 20420.3 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
403
155.8 %
19 397
19 397
airware 4813.15 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
396
236.8 %
69 153
69 153
airware 17462.9 %
Перегретая
платья женские осень короткие
386
259.8 %
76 024
76 024
airware 19695.3 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
385
167.7 %
41 823
41 823
airware 10863.1 %
Перегретая
женские платья осень
384
112 %
319 268
319 268
airware 83142.7 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
375
227.7 %
132 021
132 021
airware 35205.6 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
352
416.7 %
126 278
126 278
airware 35874.4 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
350
457.2 %
126 278
126 278
airware 36079.4 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
женские платья осенние
344
1760.5 %
319 268
319 268
airware 92810.5 %
Перегретая
платья для осени женские
336
59.8 %
319 268
319 268
airware 95020.2 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
312
203.7 %
78 867
78 867
airware 25277.9 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
женские платья осень 2025
296
1607.9 %
126 278
126 278
airware 42661.5 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
280
226.1 %
48 116
48 116
airware 17184.3 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
279
226.6 %
126 278
126 278
airware 45260.9 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
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