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
осени платья женские
394
257.8 %
328 129
328 129
airware 83281.5 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
91
247.8 %
75 097
75 097
airware 82524.2 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
147
256.2 %
117 575
117 575
airware 79983 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
126
159.6 %
97 175
97 175
airware 77123 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья женские осень зима
356
473.5 %
266 372
266 372
airware 74823.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
64
306 %
47 400
47 400
airware 74062.5 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
110
835.7 %
80 455
80 455
airware 73140.9 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
203
39.4 %
129 353
129 353
airware 63720.7 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
220
1783.3 %
136 121
136 121
airware 61873.2 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
132
1150 %
78 148
78 148
airware 59203 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
35
179.6 %
20 097
20 097
airware 57420 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших
243
1568.8 %
127 721
127 721
airware 52560.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
женские платье на осень
695
222.9 %
328 129
328 129
airware 47212.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
осенние женские платья
727
150.8 %
328 129
328 129
airware 45134.7 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
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