Спрос на осенние женские платья

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
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
платья женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
платья женские на осень
829
140.6 %
319 268
319 268
airware 38512.4 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
188
166 %
72 015
72 015
airware 38305.9 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
187
153.9 %
69 870
69 870
airware 37363.6 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
145
172.9 %
53 643
53 643
airware 36995.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платья женские осень лапша
48
16.7 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские лапша осень
48
164.3 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
350
457.2 %
126 278
126 278
airware 36079.4 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
352
416.7 %
126 278
126 278
airware 35874.4 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
223
264.4 %
78 949
78 949
airware 35403.1 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
375
227.7 %
132 021
132 021
airware 35205.6 %
Перегретая
платья осень женские
911
194.9 %
319 268
319 268
airware 35045.9 %
Перегретая
осенние женские платья
916
1502.5 %
319 268
319 268
airware 34854.6 %
Перегретая
платья туника женская осень
40
183.3 %
13 517
13 517
airware 33792.5 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
платья бохо женские осень
38
242.3 %
11 963
11 963
airware 31481.6 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
женские осенние платья
1 032
1264.1 %
319 268
319 268
airware 30936.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
234
191 %
72 015
72 015
airware 30775.6 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
418
4694.4 %
126 278
126 278
airware 30210.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
76
157 %
22 299
22 299
airware 29340.8 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
499
191 %
145 656
145 656
airware 29189.6 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
517
1470.6 %
145 656
145 656
airware 28173.3 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
175
242.3 %
46 664
46 664
airware 26665.1 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
107
175.9 %
27 636
27 636
airware 25828 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
платья женские осенние
1 263
3030.5 %
319 268
319 268
airware 25278.5 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
312
203.7 %
78 867
78 867
airware 25277.9 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
54
162.5 %
11 858
11 858
airware 21959.3 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
61
160.9 %
13 046
13 046
airware 21386.9 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
412
186.4 %
85 956
85 956
airware 20863.1 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
62
308.3 %
12 786
12 786
airware 20622.6 %
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