Спрос на платья осень 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
женские платья осень
384
112 %
319 268
319 268
airware 83142.7 %
Перегретая
платья женские офисные осень
168
650 %
138 283
138 283
airware 82311.3 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
84
94.8 %
68 852
68 852
airware 81966.7 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
53
193.2 %
42 338
42 338
airware 79883 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
156
101.5 %
124 053
124 053
airware 79521.2 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
86
153.6 %
63 188
63 188
airware 73474.4 %
Перегретая
платья осень женские 2025
177
81.1 %
127 646
127 646
airware 72116.4 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
107
161.5 %
75 476
75 476
airware 70538.3 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
осени платья женские
489
3310 %
319 268
319 268
airware 65290 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
119
3916.7 %
76 883
76 883
airware 64607.6 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
124
492.9 %
78 875
78 875
airware 63608.9 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
127
558 %
78 884
78 884
airware 62113.4 %
Перегретая
платья на осень женские модные
140
231.8 %
86 331
86 331
airware 61665 %
Перегретая
платья женские осень зима
420
496.8 %
253 987
253 987
airware 60473.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
133
222.7 %
78 715
78 715
airware 59184.2 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
34
180.8 %
19 368
19 368
airware 56964.7 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
136
167.2 %
76 377
76 377
airware 56159.6 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
253
325 %
138 283
138 283
airware 54657.3 %
Перегретая
женские платье на осень
618
213.5 %
319 268
319 268
airware 51661.5 %
Перегретая
платья на осень женские вязаные
38
472.2 %
19 395
19 395
airware 51039.5 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
184
3630 %
88 093
88 093
airware 47876.6 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
166
173 %
75 476
75 476
airware 45467.5 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
279
226.6 %
126 278
126 278
airware 45260.9 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
79
158.2 %
35 588
35 588
airware 45048.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
42
155 %
18 829
18 829
airware 44830.9 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
181
152.3 %
78 715
78 715
airware 43488.9 %
Перегретая
женские платья осень 2025
296
1607.9 %
126 278
126 278
airware 42661.5 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
168
245.3 %
69 153
69 153
airware 41162.5 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
189
244.8 %
76 324
76 324
airware 40383.1 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
44
538.9 %
17 316
17 316
airware 39354.5 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
166
206.6 %
65 057
65 057
airware 39191 %
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