Спрос на осени платья

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
платья офисные осень
37
258.3 %
57 800
57 800
airware 156216 %
Перегретая
платья офисные на осень
72
770 %
58 454
58 454
airware 81186.1 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
платья офисные больших размеров осень
42
250 %
52 778
52 778
airware 125662 %
Перегретая
платья офис осень
43
380 %
57 873
57 873
airware 134588 %
Перегретая
платья осень-зима
67
794.4 %
343 728
343 728
airware 513027 %
Перегретая
платья осень зима женские
210
800 %
266 372
266 372
airware 126844 %
Перегретая
платья осень зима больших размеров
63
737.5 %
56 946
56 946
airware 90390.5 %
Перегретая
платья осень зима
219
448.2 %
343 728
343 728
airware 156953 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья осень для девочек
255
1209.1 %
76 786
76 786
airware 30112.2 %
Перегретая
платья осень весна женские
40
61.1 %
312 338
312 338
airware 780845 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
платья осень больших размеров
58
11.1 %
55 254
55 254
airware 95265.5 %
Перегретая
платья осень 2025 тренд
51
163.3 %
28 582
28 582
airware 56043.1 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
платья осень 2025
924
11.4 %
149 488
149 488
airware 16178.4 %
Перегретая
платья осень
1 343
73.6 %
409 228
409 228
airware 30471.2 %
Перегретая
платья осенняя женская
87
124 %
328 129
328 129
airware 377160 %
Перегретая
платья осенние трикотажные
203
156.8 %
75 782
75 782
airware 37331 %
Перегретая
платья осенние офисные
39
2.7 %
57 824
57 824
airware 148267 %
Перегретая
платья осенние мусульманские
67
95.7 %
6 407
6 407
airware 9562.69 %
Перегретая
платья осенние молодежные
92
198.4 %
59 501
59 501
airware 64675 %
Перегретая
платья осенние лапша
47
285 %
14 682
14 682
airware 31238.3 %
Перегретая
платья осенние короткие
63
2050 %
141 763
141 763
airware 225021 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
339
372.9 %
78 630
78 630
airware 23194.7 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
571
290.9 %
47 345
47 345
airware 8291.59 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
1 649
750.5 %
164 522
164 522
airware 9977.08 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
236
153.1 %
81 980
81 980
airware 34737.3 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 507
267.8 %
184 725
184 725
airware 12257.8 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
2 778
1948.6 %
129 353
129 353
airware 4656.34 %
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