Спрос на женская осенняя одежда

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
осенняя женская одежда
3 924
170.8 %
1 911 748
1 911 748
airware 48719.4 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда больших размеров
51
290 %
132 108
132 108
airware 259035 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда 2025
129
156.6 %
141 000
141 000
airware 109302 %
Перегретая
осенняя женская верхняя одежда
1 673
402.2 %
292 361
292 361
airware 17475.2 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская теплая
101
323 %
166 995
166 995
airware 165342 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская с капюшоном
65
290.7 %
118 396
118 396
airware 182148 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская больших размеров
168
650 %
122 993
122 993
airware 73210.1 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025 стильная
361
151.7 %
74 142
74 142
airware 20537.9 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025 больших размеров
73
862.5 %
69 829
69 829
airware 95656.2 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025
2 226
18600 %
124 982
124 982
airware 5614.64 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская
6 310
1811.4 %
292 361
292 361
airware 4633.3 %
Перегретая
осенняя верхняя женская одежда 2025
94
177 %
141 000
141 000
airware 150000 %
Перегретая
осенняя верхняя женская одежда
226
308.7 %
354 673
354 673
airware 156935 %
Перегретая
осенний одежда женская
431
1147.2 %
1 914 786
1 914 786
airware 444266 %
Перегретая
осенний верхняя одежда женская
169
547.1 %
354 673
354 673
airware 209866 %
Перегретая
осенние одежда женская двойка
127
585 %
53 558
53 558
airware 42171.6 %
Перегретая
осенние одежда женская
940
544.9 %
1 914 786
1 914 786
airware 203701 %
Перегретая
осенние верхняя одежда женская
312
2130 %
292 361
292 361
airware 93705.5 %
Перегретая
осеннее верхняя одежда женская
64
278.6 %
289 384
289 384
airware 452162 %
Перегретая
одежда тренд 2025 женская осень
166
274.3 %
253 113
253 113
airware 152478 %
Перегретая
одежда скорая помощь женская осень
73
506.2 %
539
539
airware 738.36 %
Перегретая
одежда плюс size женская стильная осень
115
205.4 %
828 461
828 461
airware 720401 %
Перегретая
одежда плюс size женская осень
275
246.4 %
920 019
920 019
airware 334552 %
Перегретая
одежда пинтерест женская осень
324
2750 %
81 756
81 756
airware 25233.3 %
Перегретая
одежда офисная женская осень
117
315.9 %
676 801
676 801
airware 578462 %
Перегретая
одежда осень зима женская
188
273.8 %
806 642
806 642
airware 429065 %
Перегретая
одежда осень женская больших размеров
62
150 %
762 683
762 683
airware 1230130 %
Перегретая
одежда осень женская 2025 верхняя
96
207.4 %
141 000
141 000
airware 146875 %
Перегретая
одежда осень женская 2025 больших размеров
164
440.5 %
446 912
446 912
airware 272507 %
Перегретая
одежда осень женская 2025 pinterest
663
297.4 %
46 676
46 676
airware 7040.12 %
Перегретая
одежда осень женская 2025
4 631
140 %
410 177
410 177
airware 8857.2 %
Перегретая
одежда осень женская
1 463
436 %
1 914 786
1 914 786
airware 130881 %
Перегретая
одежда осень 2025 женская
86
137 %
432 751
432 751
airware 503199 %
Перегретая
одежда осенняя женская больших размеров
141
343.8 %
920 019
920 019
airware 652496 %
Перегретая
одежда осенняя женская 2025
468
242.5 %
410 177
410 177
airware 87644.7 %
Перегретая
одежда осенняя женская
1 094
84.1 %
1 914 786
1 914 786
airware 175026 %
Перегретая
одежда олд мани женская осень
88
2150 %
56 708
56 708
airware 64440.9 %
Перегретая
одежда оверсайз женская осень
251
220.7 %
499 260
499 260
airware 198908 %
Перегретая
одежда на свадьбу женская осень
194
260.9 %
158 454
158 454
airware 81677.3 %
Перегретая
одежда на осень женская теплая
120
48.4 %
350 233
350 233
airware 291861 %
Перегретая
одежда на осень женская пинтерест
297
208.3 %
81 756
81 756
airware 27527.3 %
Перегретая
одежда на осень женская модная больших размеров
80
12.5 %
465 683
465 683
airware 582104 %
Перегретая
одежда на осень женская модная 2025
88
2250 %
375 121
375 121
airware 426274 %
Перегретая
одежда на осень женская модная
406
37.3 %
844 954
844 954
airware 208117 %
Перегретая
одежда на осень женская верхняя
248
2705.6 %
354 673
354 673
airware 143013 %
Перегретая
одежда на осень женская больших размеров
413
50.2 %
833 962
833 962
airware 201928 %
Перегретая
одежда на осень женская 2025 пинтерест
127
96 %
48 693
48 693
airware 38340.9 %
Перегретая
одежда на осень женская 2025 модная
272
987.9 %
375 121
375 121
airware 137912 %
Перегретая
одежда на осень женская 2025 верхняя
98
516.7 %
141 000
141 000
airware 143878 %
Перегретая
одежда на осень женская 2025 больших размеров
144
3550 %
446 912
446 912
airware 310356 %
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