Спрос на платье осени 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 женское осеннее офисное
392
152.1 %
136 121
136 121
airware 34724.7 %
Перегретая
платье женское осеннее оверсайз
48
190 %
43 976
43 976
airware 91616.7 %
Перегретая
платье женское осеннее нарядное
150
2950 %
184 725
184 725
airware 123150 %
Перегретая
платье женское осеннее мини
56
572.2 %
63 261
63 261
airware 112966 %
Перегретая
платье женское осеннее миди
150
64.5 %
120 107
120 107
airware 80071.3 %
Перегретая
платье женское осеннее лапша
50
75 %
17 258
17 258
airware 34516 %
Перегретая
платье женское осеннее короткое
275
1107.7 %
75 455
75 455
airware 27438.2 %
Перегретая
платье женское осеннее коричневое
67
907.1 %
27 129
27 129
airware 40491.1 %
Перегретая
платье женское осеннее длинное теплое
60
221.4 %
41 154
41 154
airware 68590 %
Перегретая
платье женское осеннее длинное
323
102.4 %
153 123
153 123
airware 47406.5 %
Перегретая
платье женское осеннее вязаное
105
1700 %
20 065
20 065
airware 19109.5 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
96
9650 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров офисное
48
278.6 %
79 621
79 621
airware 165877 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров нарядное
53
232.8 %
97 175
97 175
airware 183349 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров длинное
76
155.4 %
72 248
72 248
airware 95063.2 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров
1 027
98.4 %
129 353
129 353
airware 12595.2 %
Перегретая
платье женское осеннее беларусь
42
416.7 %
12 058
12 058
airware 28709.5 %
Перегретая
платье женское осеннее бежевое
36
770 %
39 531
39 531
airware 109808 %
Перегретая
платье женское осеннее pinterest
57
425 %
11 272
11 272
airware 19775.4 %
Перегретая
платье женское осеннее 2025
92
390.7 %
132 881
132 881
airware 144436 %
Перегретая
платье женское осеннее
9 958
153.8 %
328 129
328 129
airware 3295.13 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее повседневное
98
20.7 %
190 584
190 584
airware 194473 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее офисное
97
13.5 %
57 952
57 952
airware 59744.3 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее короткое
60
0.4 %
95 389
95 389
airware 158982 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее длинное
71
21 %
143 174
143 174
airware 201654 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее больших размеров
124
29.4 %
119 579
119 579
airware 96434.7 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее
1 287
38.1 %
312 338
312 338
airware 24268.7 %
Перегретая
платье женское осенне
386
71 %
3 240
3 240
airware 839.38 %
Перегретая
платье женское осение
67
30.7 %
328 129
328 129
airware 489745 %
Перегретая
платье женское осенее
483
51.5 %
328 129
328 129
airware 67935.6 %
Перегретая
платье женское осен
128
2083.3 %
328 129
328 129
airware 256351 %
Перегретая
платье женское олд мани осень
467
162.3 %
5 721
5 721
airware 1225.05 %
Перегретая
платье женское оверсайз осень короткое
97
153.2 %
4 570
4 570
airware 4711.34 %
Перегретая
платье женское оверсайз осень длинное
135
156.3 %
16 064
16 064
airware 11899.3 %
Перегретая
платье женское оверсайз осень больших размеров
75
161.9 %
8 454
8 454
airware 11272 %
Перегретая
платье женское оверсайз осень
1 468
392.2 %
43 976
43 976
airware 2995.64 %
Перегретая
платье женское облегающее осень
56
1816.7 %
55 752
55 752
airware 99557.1 %
Перегретая
платье женское облегающее осеннее
40
150 %
55 752
55 752
airware 139380 %
Перегретая
платье женское ниже колена осень
87
340 %
18 911
18 911
airware 21736.8 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
138
861.8 %
184 725
184 725
airware 133859 %
Перегретая
платье женское нарядное осеннее
142
393.8 %
184 725
184 725
airware 130088 %
Перегретая
платье женское нарядное на осень
730
178.7 %
184 725
184 725
airware 25304.8 %
Перегретая
платье женское на работу в офис осень
130
772.2 %
29 614
29 614
airware 22780 %
Перегретая
платье женское на пуговицах спереди осень
85
522.2 %
727
727
airware 855.29 %
Перегретая
платье женское на пуговицах осеннее
64
183.3 %
44 301
44 301
airware 69220.3 %
Перегретая
платье женское на праздник осени
128
171.9 %
120 872
120 872
airware 94431.2 %
Перегретая
платье женское на осень трикотажное
163
63.2 %
78 234
78 234
airware 47996.3 %
Перегретая
платье женское на осень теплое
104
600 %
47 312
47 312
airware 45492.3 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное больших размеров
63
7.1 %
65 198
65 198
airware 103489 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
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