Спрос на осенее платье

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 осеннее женское офисное 2025
52
170.9 %
72 508
72 508
airware 139438 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное
3 753
75.9 %
136 121
136 121
airware 3626.99 %
Перегретая
платье осеннее женское оранжевое
44
538.9 %
6 996
6 996
airware 15900 %
Перегретая
платье осеннее женское оверсайз
299
237.5 %
43 976
43 976
airware 14707.7 %
Перегретая
платье осеннее женское обтягивающее
40
300 %
55 752
55 752
airware 139380 %
Перегретая
платье осеннее женское облегающее
189
212.5 %
55 752
55 752
airware 29498.4 %
Перегретая
платье осеннее женское нарядное
359
847.5 %
184 725
184 725
airware 51455.4 %
Перегретая
платье осеннее женское на запах
81
318.2 %
8 562
8 562
airware 10570.4 %
Перегретая
платье осеннее женское мусульманское
113
66.5 %
7 501
7 501
airware 6638.05 %
Перегретая
платье осеннее женское молодежное
61
921.4 %
11 974
11 974
airware 19629.5 %
Перегретая
платье осеннее женское мини
332
2716.7 %
60 370
60 370
airware 18183.7 %
Перегретая
платье осеннее женское миди теплое
102
46.2 %
17 623
17 623
airware 17277.4 %
Перегретая
платье осеннее женское миди
536
71.8 %
120 107
120 107
airware 22408 %
Перегретая
платье осеннее женское макси
150
92.9 %
58 676
58 676
airware 39117.3 %
Перегретая
платье осеннее женское лапша длинное
53
170.5 %
8 675
8 675
airware 16367.9 %
Перегретая
платье осеннее женское лапша
313
44.8 %
17 248
17 248
airware 5510.54 %
Перегретая
платье осеннее женское красное
58
530 %
18 327
18 327
airware 31598.3 %
Перегретая
платье осеннее женское красивое
34
375 %
73 493
73 493
airware 216156 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
196
350 %
5 388
5 388
airware 2748.98 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое
1 446
1771.4 %
75 614
75 614
airware 5229.18 %
Перегретая
платье осеннее женское коричневое
256
590 %
27 059
27 059
airware 10569.9 %
Перегретая
платье осеннее женское зеленое
39
193.8 %
41 552
41 552
airware 106544 %
Перегретая
платье осеннее женское замшевое
46
2250 %
1 428
1 428
airware 3104.35 %
Перегретая
платье осеннее женское до колена
66
710 %
37 060
37 060
airware 56151.5 %
Перегретая
платье осеннее женское для полных
109
352.8 %
55 197
55 197
airware 50639.4 %
Перегретая
платье осеннее женское для беременных
139
11.8 %
88 886
88 886
airware 63946.8 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное теплое
255
78.1 %
41 154
41 154
airware 16138.8 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное облегающее
51
160.9 %
20 836
20 836
airware 40854.9 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное лапша
42
271.1 %
8 663
8 663
airware 20626.2 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное вязаное
39
607.1 %
13 731
13 731
airware 35207.7 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное больших размеров
52
11.9 %
72 248
72 248
airware 138938 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное
1 441
61.4 %
153 123
153 123
airware 10626.2 %
Перегретая
платье осеннее женское вязаное короткое
84
1730 %
2 463
2 463
airware 2932.14 %
Перегретая
платье осеннее женское вязаное длинное
96
386.4 %
13 713
13 713
airware 14284.4 %
Перегретая
платье осеннее женское вязаное
812
324.2 %
20 178
20 178
airware 2484.98 %
Перегретая
платье осеннее женское вечернее
254
229.1 %
184 406
184 406
airware 72600.8 %
Перегретая
платье осеннее женское вельветовое
98
2500 %
1 850
1 850
airware 1887.76 %
Перегретая
платье осеннее женское в рубчик
95
477.8 %
16 203
16 203
airware 17055.8 %
Перегретая
платье осеннее женское в пол
60
137.5 %
21 262
21 262
airware 35436.7 %
Перегретая
платье осеннее женское в клетку
42
212.5 %
2 348
2 348
airware 5590.48 %
Перегретая
платье осеннее женское бохо
61
33.6 %
11 673
11 673
airware 19136.1 %
Перегретая
платье осеннее женское бордовое
138
740 %
10 840
10 840
airware 7855.07 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров теплое
33
160 %
9 808
9 808
airware 29721.2 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров праздничное
81
11.8 %
68 432
68 432
airware 84484 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров повседневное
1 327
27 %
66 371
66 371
airware 5001.58 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров офисное
109
280.3 %
79 621
79 621
airware 73046.8 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров нарядное
51
900 %
97 175
97 175
airware 190539 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров
763
58.7 %
129 353
129 353
airware 16953.2 %
Перегретая
платье осеннее женское больших
39
507.1 %
127 721
127 721
airware 327490 %
Перегретая
платье осеннее женское белое
132
272 %
53 957
53 957
airware 40876.5 %
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