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
стильные женские платья на осень
50
362.5 %
145 145
145 145
airware 290290 %
Перегретая
стильное платье на осень женское
103
522.2 %
145 145
145 145
airware 140917 %
Перегретая
стильное платье женское осень 2025
137
401.3 %
51 297
51 297
airware 37443.1 %
Перегретая
стильное платье женское осень
203
472.9 %
145 145
145 145
airware 71500 %
Перегретая
стильное платье женское 2025 осень
140
236.7 %
51 297
51 297
airware 36640.7 %
Перегретая
стильное женское платье на осень
121
245.2 %
145 145
145 145
airware 119955 %
Перегретая
спортивное платье осень женское
96
156.7 %
13 038
13 038
airware 13581.2 %
Перегретая
спортивное платье женское осень короткое
102
172.9 %
2 363
2 363
airware 2316.67 %
Перегретая
спортивное платье женское осень длинное
137
181.7 %
4 067
4 067
airware 2968.61 %
Перегретая
спортивное платье женское осень больших размеров
66
163.8 %
2 895
2 895
airware 4386.36 %
Перегретая
спортивное платье женское осень
1 165
443.6 %
13 138
13 138
airware 1127.73 %
Перегретая
спортивное платье женское больших размеров осень
101
82.9 %
2 897
2 897
airware 2868.32 %
Перегретая
спорт платье женское осень
138
287.9 %
13 094
13 094
airware 9488.4 %
Перегретая
снежная королева платье женское осень
55
177.9 %
27
27
airware 49.09 %
Высокая
свободное платье женское осень длинное
47
167.5 %
62 850
62 850
airware 133723 %
Перегретая
свободное платье женское осень
629
2079 %
76 858
76 858
airware 12219.1 %
Перегретая
розовое платье женское осень
129
4350 %
21 559
21 559
airware 16712.4 %
Перегретая
прямое платье женское осень
218
453.7 %
82 066
82 066
airware 37645 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
99
1700 %
188 213
188 213
airware 190114 %
Перегретая
повседневные платья женские осень
186
241.8 %
164 522
164 522
airware 88452.7 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
повседневное платье женское осень короткое
90
154.7 %
63 360
63 360
airware 70400 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
77
160 %
99 063
99 063
airware 128653 %
Перегретая
повседневное платье женское осень больших размеров
298
202 %
66 263
66 263
airware 22235.9 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
повседневное платье женское больших размеров осень
66
1050 %
65 227
65 227
airware 98828.8 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья турция женские осень
109
162.4 %
10 590
10 590
airware 9715.6 %
Перегретая
платья туника женская осень
49
190 %
16 180
16 180
airware 33020.4 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 493
222.2 %
78 743
78 743
airware 2254.31 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
239
381.9 %
5 394
5 394
airware 2256.9 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
121
157.1 %
4 304
4 304
airware 3557.02 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень больших размеров
238
1880.8 %
10 492
10 492
airware 4408.4 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
4 828
426.6 %
47 423
47 423
airware 982.25 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
55
5550 %
13 123
13 123
airware 23860 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
146
274.6 %
16 873
16 873
airware 11556.8 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
платья осень зима женские
210
800 %
266 372
266 372
airware 126844 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья осень весна женские
40
61.1 %
312 338
312 338
airware 780845 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
160
382.4 %
129 353
129 353
airware 80845.6 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
418
186.6 %
43 976
43 976
airware 10520.6 %
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