Спрос на платье осенью женское

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
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
осеннее праздничное платье женское
86
831.8 %
188 213
188 213
airware 218852 %
Перегретая
платье женское осень длинное вечернее
52
207.6 %
113 399
113 399
airware 218075 %
Перегретая
платье женское повседневное осень зима
61
1475 %
132 785
132 785
airware 217680 %
Перегретая
платье женское вечернее осень больших размеров
41
228.3 %
89 141
89 141
airware 217417 %
Перегретая
платье праздничное женское осеннее
87
507.9 %
188 213
188 213
airware 216337 %
Перегретая
платье осеннее женское красивое
34
375 %
73 493
73 493
airware 216156 %
Перегретая
платье женское осень с принтом
45
500 %
96 508
96 508
airware 214462 %
Перегретая
платье женское весна-осень стильное
70
2383.3 %
149 369
149 369
airware 213384 %
Перегретая
платье на осень короткое женское
35
244.4 %
74 642
74 642
airware 213263 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное свободное
36
16.7 %
76 536
76 536
airware 212600 %
Перегретая
платье на осенний праздник женское
89
167.1 %
188 213
188 213
airware 211475 %
Перегретая
платье женское осень o'stin
57
240 %
120 107
120 107
airware 210714 %
Перегретая
платье женское праздничное длинное осеннее
52
176.8 %
109 002
109 002
airware 209619 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
55
393.8 %
115 171
115 171
airware 209402 %
Перегретая
платье женское осень коктейльное
41
167.1 %
84 663
84 663
airware 206495 %
Перегретая
платье женское осенний принт
47
477.3 %
96 508
96 508
airware 205336 %
Перегретая
платье осеннее женское хлопок
45
186.8 %
92 087
92 087
airware 204638 %
Перегретая
платье женское осень короткое вечернее
32
340.9 %
65 027
65 027
airware 203209 %
Перегретая
платье женское офисное длинное осень
42
163.5 %
85 065
85 065
airware 202536 %
Перегретая
платье осень праздничное женское
93
153.3 %
188 213
188 213
airware 202380 %
Перегретая
платье черное на осень женское
52
180 %
105 183
105 183
airware 202275 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее длинное
71
21 %
143 174
143 174
airware 201654 %
Перегретая
платье женское осень длинные
76
267.1 %
153 123
153 123
airware 201478 %
Перегретая
платьев женское осень
163
189.3 %
328 129
328 129
airware 201306 %
Перегретая
платье офисное на осень женское
68
108.1 %
136 121
136 121
airware 200178 %
Перегретая
платье женское большие размеры осень
65
220.8 %
129 353
129 353
airware 199005 %
Перегретая
нарядное платье женское осеннее
93
614.3 %
184 725
184 725
airware 198629 %
Перегретая
нарядное платье осеннее женское
93
2375 %
184 725
184 725
airware 198629 %
Перегретая
платье женское на каждый день осень больших размеров
51
191.7 %
100 312
100 312
airware 196690 %
Перегретая
платье осень-зима женское
136
594 %
266 372
266 372
airware 195862 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
98
20.7 %
190 584
190 584
airware 194473 %
Перегретая
платье осень женское офисное больших размеров
41
41.1 %
79 621
79 621
airware 194198 %
Перегретая
платье домашнее женское осень
50
883.3 %
96 834
96 834
airware 193668 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье женское осень офисное с длинным
44
294.4 %
85 065
85 065
airware 193330 %
Перегретая
платье женское осень 2025 нарядное
57
764.3 %
109 602
109 602
airware 192284 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
96
9650 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
96
690 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье короткое женское осеннее
39
3950 %
74 660
74 660
airware 191436 %
Перегретая
платье длинное с рукавами женское осеннее
68
91.7 %
129 833
129 833
airware 190931 %
Перегретая
платье осеннее женское больших размеров нарядное
51
900 %
97 175
97 175
airware 190539 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
99
1700 %
188 213
188 213
airware 190114 %
Перегретая
платье длинное женское осеннее
81
27.9 %
153 123
153 123
airware 189041 %
Перегретая
платье зима осень женское
142
215.1 %
266 372
266 372
airware 187586 %
Перегретая
платье женское осень 42-44
107
173 %
200 278
200 278
airware 187176 %
Перегретая
платье женское осень с карманами
108
266 %
200 676
200 676
airware 185811 %
Перегретая
платье женское длинное осеннее офисное
46
2250 %
85 065
85 065
airware 184924 %
Перегретая
платье женское больших размеров осеннее
70
950 %
129 353
129 353
airware 184790 %
Перегретая
платье праздничное осеннее женское
102
970 %
188 213
188 213
airware 184523 %
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