Спрос на женское платье осень теплое

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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 женское теплое осень 2025
58
188.1 %
16 038
16 038
airware 27651.7 %
Перегретая
платье теплое осеннее женское
765
188.8 %
46 048
46 048
airware 6019.35 %
Перегретая
платье теплое женское осень
646
189.2 %
46 024
46 024
airware 7124.46 %
Перегретая
платье женское осень больших размеров повседневное теплое
921
189.5 %
4 532
4 532
airware 492.07 %
Перегретая
женское платье осеннее теплое
366
195.2 %
46 134
46 134
airware 12604.9 %
Перегретая
теплое платье женское на осень бордовое
38
196.2 %
1 142
1 142
airware 3005.26 %
Перегретая
теплое платье женское на осень вязаное
925
198.7 %
14 342
14 342
airware 1550.49 %
Перегретая
платье женское повседневное осень теплое
57
200 %
40 422
40 422
airware 70915.8 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное теплое
258
203.6 %
40 422
40 422
airware 15667.4 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое офисное
88
204.4 %
35 579
35 579
airware 40430.7 %
Перегретая
осеннее платье женское больших размеров теплое
182
208.3 %
10 248
10 248
airware 5630.77 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое длинное
194
213 %
37 411
37 411
airware 19284 %
Перегретая
теплое платье женское на осень больших размеров
1 863
217.1 %
10 127
10 127
airware 543.59 %
Перегретая
теплое платье женское на осень длинное
3 670
217.3 %
37 411
37 411
airware 1019.37 %
Перегретая
теплое платье женское на осень офисное
346
223.9 %
9 463
9 463
airware 2734.97 %
Перегретая
осеннее теплое платье женское
286
226.5 %
46 245
46 245
airware 16169.6 %
Перегретая
теплое платье женское на осень
45 701
226.6 %
46 193
46 193
airware 101.08 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее теплое
338
230.7 %
37 411
37 411
airware 11068.3 %
Перегретая
платье женское осень зима теплое
712
240.4 %
41 269
41 269
airware 5796.21 %
Перегретая
платье женское осень длинное теплое
1 011
245.2 %
37 411
37 411
airware 3700.4 %
Перегретая
теплое платье женское на осень больших
88
245.6 %
9 504
9 504
airware 10800 %
Перегретая
теплое платье женское на осень приталенное
40
250 %
12 660
12 660
airware 31650 %
Перегретая
трикотажное платье женское осень теплое
48
250 %
14 117
14 117
airware 29410.4 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое
1 858
256.7 %
46 106
46 106
airware 2481.49 %
Перегретая
платье женское осень 2025 теплое
910
259.7 %
16 127
16 127
airware 1772.2 %
Перегретая
осеннее платье женское теплое короткое
132
262.9 %
5 499
5 499
airware 4165.91 %
Перегретая
теплое платье женское на осень короткое
1 391
275.8 %
4 537
4 537
airware 326.17 %
Перегретая
осеннее женское платье теплое
39
279.4 %
46 675
46 675
airware 119679 %
Перегретая
платье женское больших размеров осень теплое
336
285 %
10 184
10 184
airware 3030.95 %
Перегретая
теплое осеннее платье женское
748
292.9 %
46 047
46 047
airware 6156.02 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное теплое
462
293.2 %
40 422
40 422
airware 8749.35 %
Перегретая
теплое платье женское на осень миди
626
300.4 %
16 599
16 599
airware 2651.6 %
Перегретая
платье женское осень короткое теплое
1 258
302.6 %
4 533
4 533
airware 360.33 %
Перегретая
теплое платье женское на осень оверсайз
109
315.9 %
7 852
7 852
airware 7203.67 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное теплое
65
320.8 %
40 422
40 422
airware 62187.7 %
Перегретая
платье женское осень офисное теплое
805
325.7 %
9 506
9 506
airware 1180.87 %
Перегретая
платье женское теплое осень
163
326.3 %
46 585
46 585
airware 28579.8 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое
7 173
334.3 %
46 185
46 185
airware 643.87 %
Перегретая
платье осеннее теплое женское
460
337.5 %
46 049
46 049
airware 10010.7 %
Перегретая
платье осеннее женское короткое теплое
244
340.5 %
4 626
4 626
airware 1895.9 %
Перегретая
платье на осень женское теплое
3 260
344.2 %
46 167
46 167
airware 1416.17 %
Перегретая
платье осень 2025 женское теплое
260
348.9 %
16 291
16 291
airware 6265.77 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое вязаное
159
350 %
14 578
14 578
airware 9168.55 %
Перегретая
платье на осень женское теплое короткое
156
362 %
4 686
4 686
airware 3003.85 %
Перегретая
платье женское на осень теплое
135
371.4 %
46 375
46 375
airware 34351.9 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое длинное
336
382.7 %
37 411
37 411
airware 11134.2 %
Перегретая
платье осеннее женское теплое больших размеров
189
387.5 %
10 242
10 242
airware 5419.05 %
Перегретая
платье на осень женское длинное теплое
95
389.3 %
37 411
37 411
airware 39380 %
Перегретая
платье осеннее женское миди теплое
166
410.9 %
16 696
16 696
airware 10057.8 %
Перегретая
платье женское осеннее теплое длинное
47
441.7 %
37 411
37 411
airware 79597.9 %
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