Спрос на осень платья женские

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
осенние платья длинные женские
57
27 %
153 123
153 123
airware 268637 %
Перегретая
платья для осени женские
255
25.7 %
328 129
328 129
airware 128678 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осень платья женские
79
18.7 %
328 129
328 129
airware 415353 %
Перегретая
платья женские осень лапша
52
18.4 %
17 271
17 271
airware 33213.5 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
48
12.3 %
312 338
312 338
airware 650704 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
36
12.1 %
4 475
4 475
airware 12430.6 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
женские платья для осени
55
7.3 %
328 129
328 129
airware 596598 %
Перегретая
платья женские осень миди
50
0.5 %
120 107
120 107
airware 240214 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платье женские осень-весна
39
17.8 %
312 338
312 338
airware 800867 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
268
151.9 %
27 389
27 389
airware 10219.8 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
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 женские лапша осень
64
153.2 %
17 298
17 298
airware 27028.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
151
154.1 %
21 927
21 927
airware 14521.2 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
139
155.3 %
57 370
57 370
airware 41273.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
платье женские осень 2025
115
156.5 %
132 881
132 881
airware 115549 %
Перегретая
брендовые платья женские осенние
46
157 %
1 319
1 319
airware 2867.39 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
121
157.1 %
4 304
4 304
airware 3557.02 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
60
159.1 %
18 215
18 215
airware 30358.3 %
Перегретая
платье женские осень зима
72
159.1 %
266 372
266 372
airware 369961 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
126
159.6 %
97 175
97 175
airware 77123 %
Перегретая
теплые платья на осень женские больших размеров
34
159.7 %
9 809
9 809
airware 28850 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
84
160.5 %
12 058
12 058
airware 14354.8 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
178
160.6 %
8 764
8 764
airware 4923.6 %
Перегретая
платья женские осень длинные лапша
50
161.1 %
8 666
8 666
airware 17332 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
платья турция женские осень
109
162.4 %
10 590
10 590
airware 9715.6 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
189
163.9 %
47 083
47 083
airware 24911.6 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
54
164.9 %
48 839
48 839
airware 90442.6 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
100
166.3 %
14 394
14 394
airware 14394 %
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