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
осенние платья женские 2025
108
307.1 %
127 646
127 646
airware 118191 %
Перегретая
платья осень женские 2025
177
81.1 %
127 646
127 646
airware 72116.4 %
Перегретая
женские платья осень 2025
296
1607.9 %
126 278
126 278
airware 42661.5 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
279
226.6 %
126 278
126 278
airware 45260.9 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
352
416.7 %
126 278
126 278
airware 35874.4 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
418
4694.4 %
126 278
126 278
airware 30210.1 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 016
645.9 %
126 278
126 278
airware 12428.9 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 014
206.2 %
126 278
126 278
airware 12453.5 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
350
457.2 %
126 278
126 278
airware 36079.4 %
Перегретая
женские платья больших размеров осень
41
20.7 %
125 213
125 213
airware 305398 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
78
304.5 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
57
525 %
125 213
125 213
airware 219672 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
72
550 %
125 213
125 213
airware 173907 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
42
273.1 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
48
156.7 %
125 213
125 213
airware 260860 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
929
192.9 %
124 458
124 458
airware 13397 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 169
358.5 %
124 458
124 458
airware 5738.04 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
844
169 %
124 458
124 458
airware 14746.2 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 536
263.6 %
124 458
124 458
airware 8102.73 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 255
350 %
124 458
124 458
airware 3823.59 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
113
271.6 %
124 053
124 053
airware 109781 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
156
101.5 %
124 053
124 053
airware 79521.2 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
платья осенние женские миди
43
408.3 %
123 676
123 676
airware 287619 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
платья женские миди осень
40
300 %
123 676
123 676
airware 309190 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
44
168.9 %
123 513
123 513
airware 280711 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
платья миди женские осень
120
196.3 %
122 620
122 620
airware 102183 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
75
220.5 %
99 217
99 217
airware 132289 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
233
153.1 %
97 827
97 827
airware 41985.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
100
162.4 %
95 709
95 709
airware 95709 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
184
3630 %
88 093
88 093
airware 47876.6 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
54
164.9 %
87 902
87 902
airware 162781 %
Перегретая
платья осенние женские для беременных
36
3650 %
87 902
87 902
airware 244172 %
Перегретая
платья на осень женские модные
140
231.8 %
86 331
86 331
airware 61665 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень
6 300
197.9 %
86 225
86 225
airware 1368.65 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 498
179 %
86 189
86 189
airware 2463.95 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
685
305.6 %
86 069
86 069
airware 12564.8 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
412
186.4 %
85 956
85 956
airware 20863.1 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
409
319.1 %
83 519
83 519
airware 20420.3 %
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