Спрос на женские платья осень

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 осень плюс сайз
80
1050 %
129 353
129 353
airware 161691 %
Перегретая
платье женское осень праздничное длинное
68
211.9 %
109 002
109 002
airware 160297 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
Перегретая
платье женское осень по фигуре
95
265.9 %
149 097
149 097
airware 156944 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
118
190.8 %
184 725
184 725
airware 156547 %
Перегретая
женские платья осень зима
173
558.8 %
266 372
266 372
airware 153972 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье женское осень легкое
40
316.7 %
61 451
61 451
airware 153628 %
Перегретая
платье женское офисное миди осень
52
170.9 %
79 319
79 319
airware 152537 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
Перегретая
платье женское коктейльное осень
56
169.1 %
84 663
84 663
airware 151184 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
короткое платье на осень женское
50
242.3 %
74 800
74 800
airware 149600 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
126
750 %
188 213
188 213
airware 149375 %
Перегретая
платье женское осень повседневное черное
41
196.4 %
61 163
61 163
airware 149178 %
Перегретая
черное платье женское на осень
71
45.9 %
105 183
105 183
airware 148145 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
60
172.4 %
88 886
88 886
airware 148143 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье на осень женское миди
82
41.1 %
120 107
120 107
airware 146472 %
Перегретая
платье женское свободное осень длинное
43
166.2 %
62 850
62 850
airware 146163 %
Перегретая
платье женское черное осень
72
51.4 %
105 183
105 183
airware 146088 %
Перегретая
черное платье на осень женское
72
603.8 %
105 183
105 183
airware 146088 %
Перегретая
платье женское модное 2025 осень
36
950 %
51 297
51 297
airware 142492 %
Перегретая
женское платье на осень больших размеров
91
156.8 %
129 353
129 353
airware 142146 %
Перегретая
платье женское больших размеров на осень
91
112.5 %
129 353
129 353
airware 142146 %
Перегретая
платье хб женское осень
65
177.5 %
92 087
92 087
airware 141672 %
Перегретая
платье женское вечернее осень короткое
46
468.2 %
65 027
65 027
airware 141363 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
стильное платье на осень женское
103
522.2 %
145 145
145 145
airware 140917 %
Перегретая
платье женское по фигуре осень
106
195.2 %
149 097
149 097
airware 140658 %
Перегретая
платье женское осень длинное трикотажное
40
171.2 %
55 580
55 580
airware 138950 %
Перегретая
платье женское на осень короткое
54
130 %
74 885
74 885
airware 138676 %
Перегретая
платье женское короткое на осень
54
625 %
74 882
74 882
airware 138670 %
Перегретая
платье женское осень чёрное
76
267.1 %
105 183
105 183
airware 138399 %
Перегретая
осень платье женское больших размеров
94
3083.3 %
129 353
129 353
airware 137610 %
Перегретая
платье женское деловое стильное осень
47
2300 %
64 490
64 490
airware 137213 %
Перегретая
платье женское офисное осень длинное
62
3050 %
85 065
85 065
airware 137202 %
Перегретая
платье деловое женское офисное осень
101
286.7 %
137 674
137 674
airware 136311 %
Перегретая
обувь под платье женская осень
77
542.3 %
104 849
104 849
airware 136168 %
Перегретая
трикотажное платье женское на осень
58
27.3 %
78 678
78 678
airware 135652 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень с длинным рукавом
36
26.6 %
48 592
48 592
airware 134978 %
Перегретая
платье длинный рукав женское осень
87
81.8 %
117 285
117 285
airware 134810 %
Перегретая
платье плюс сайз женское осень
96
340.9 %
129 353
129 353
airware 134743 %
Перегретая
платье женское зима-осень короткое
55
160 %
73 747
73 747
airware 134085 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
138
861.8 %
184 725
184 725
airware 133859 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
свободное платье женское осень длинное
47
167.5 %
62 850
62 850
airware 133723 %
Перегретая
платье женское осень праздничное миди
70
179.6 %
93 603
93 603
airware 133719 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
49
2500 %
65 262
65 262
airware 133188 %
Перегретая
платье женское офисное деловое весна-осень длинное
64
286.8 %
85 065
85 065
airware 132914 %
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