Спрос на женские платья осень

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 на осень нарядное женское
108
287.5 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
женское нарядное платье осень
40
198.1 %
184 725
184 725
airware 461812 %
Перегретая
платье женское осень нарядное
1 731
279.9 %
184 725
184 725
airware 10671.6 %
Перегретая
платье женское нарядное на осень
730
178.7 %
184 725
184 725
airware 25304.8 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
81
426.5 %
184 725
184 725
airware 228056 %
Перегретая
платье осень нарядное женское
179
1326.9 %
184 725
184 725
airware 103198 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
108
70 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
платье женское на осень нарядное
312
145 %
184 725
184 725
airware 59206.7 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
118
190.8 %
184 725
184 725
airware 156547 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
138
861.8 %
184 725
184 725
airware 133859 %
Перегретая
платье женское вечернее на осень
84
71.7 %
184 406
184 406
airware 219531 %
Перегретая
платье вечернее осень женское
69
278.6 %
184 406
184 406
airware 267255 %
Перегретая
платье женское осень вечернее
1 335
301.4 %
184 406
184 406
airware 13813.2 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
100
2050 %
184 406
184 406
airware 184406 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
968
294.5 %
184 406
184 406
airware 19050.2 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
56
166.7 %
184 406
184 406
airware 329296 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
42
77.3 %
184 406
184 406
airware 439062 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
291
296.4 %
184 406
184 406
airware 63369.8 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
50
334.6 %
184 406
184 406
airware 368812 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
платье на каждый день женское осень
809
279.8 %
183 208
183 208
airware 22646.2 %
Перегретая
платье женское на каждый день осень
365
4105.6 %
183 208
183 208
airware 50194 %
Перегретая
платье на каждый день осень женское
62
171.6 %
183 208
183 208
airware 295497 %
Перегретая
платье женское осень на каждый день
59
253.4 %
183 208
183 208
airware 310522 %
Перегретая
платье женское осень 48
67
189.6 %
182 996
182 996
airware 273128 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
235
1432.4 %
179 149
179 149
airware 76233.6 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
45
850 %
175 650
175 650
airware 390333 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 436
3828.9 %
164 522
164 522
airware 11457 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
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