Спрос на осенние женские 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
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
76
157 %
22 299
22 299
airware 29340.8 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
58
157.4 %
68 026
68 026
airware 117286 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
79
158.2 %
35 588
35 588
airware 45048.1 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
105
158.2 %
145 656
145 656
airware 138720 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров длинные
52
158.3 %
4 207
4 207
airware 8090.38 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
898
158.8 %
13 317
13 317
airware 1482.96 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
87
158.8 %
14 256
14 256
airware 16386.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
46
159.5 %
47 665
47 665
airware 103620 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
416
160.6 %
2 396
2 396
airware 575.96 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
61
160.9 %
13 046
13 046
airware 21386.9 %
Перегретая
беларусь женская одежда платья осень
160
161.1 %
3 225
3 225
airware 2015.62 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
107
161.5 %
75 476
75 476
airware 70538.3 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
100
162.4 %
95 709
95 709
airware 95709 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
54
162.5 %
11 858
11 858
airware 21959.3 %
Перегретая
платья женское осеннее больших размеров
42
163.5 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
платья женские лапша осень
48
164.3 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
54
164.9 %
87 902
87 902
airware 162781 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
588
165.7 %
4 487
4 487
airware 763.1 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
188
166 %
72 015
72 015
airware 38305.9 %
Перегретая
женская платья на осень
203
166 %
339 745
339 745
airware 167362 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
платья женские осень турция
85
166.4 %
10 733
10 733
airware 12627.1 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
41
167.1 %
63 360
63 360
airware 154537 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
136
167.2 %
76 377
76 377
airware 56159.6 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
385
167.7 %
41 823
41 823
airware 10863.1 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
157
168 %
12 046
12 046
airware 7672.61 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
127
168.7 %
134 770
134 770
airware 106118 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
44
168.9 %
123 513
123 513
airware 280711 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
844
169 %
124 458
124 458
airware 14746.2 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
платья zarina женские осень
218
170.4 %
871
871
airware 399.54 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
145
172.9 %
53 643
53 643
airware 36995.2 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
166
173 %
75 476
75 476
airware 45467.5 %
Перегретая
платья вязаные женские осень короткие
155
173 %
2 528
2 528
airware 1630.97 %
Перегретая
платья женское осень больших размеров
37
173.3 %
125 213
125 213
airware 338414 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
153
173.4 %
137 416
137 416
airware 89814.4 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
72
174.1 %
179 799
179 799
airware 249721 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
107
175.9 %
27 636
27 636
airware 25828 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
531
178 %
48 116
48 116
airware 9061.39 %
Перегретая
прямые платья женские осенние
45
178.6 %
82 066
82 066
airware 182369 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
80
179 %
10 047
10 047
airware 12558.8 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 498
179 %
86 189
86 189
airware 2463.95 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
103
180.4 %
19 372
19 372
airware 18807.8 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
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