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 женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
210
151.9 %
97 827
97 827
airware 46584.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
84
156.3 %
79 447
79 447
airware 94579.8 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
483
162.1 %
177 500
177 500
airware 36749.5 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
87
267.5 %
7 512
7 512
airware 8634.48 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
платья женские осень лапша
48
16.7 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские осень короткие
386
259.8 %
76 024
76 024
airware 19695.3 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
184
3630 %
88 093
88 093
airware 47876.6 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
61
160.9 %
13 046
13 046
airware 21386.9 %
Перегретая
платья женские осень зима
420
496.8 %
253 987
253 987
airware 60473.1 %
Перегретая
платья женские осень длинные
894
264.9 %
145 656
145 656
airware 16292.6 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
403
155.8 %
19 397
19 397
airware 4813.15 %
Перегретая
платья женские осень весна
144
0.9 %
304 628
304 628
airware 211547 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 536
263.6 %
124 458
124 458
airware 8102.73 %
Перегретая
платья женские осень больших
144
255.7 %
128 020
128 020
airware 88902.8 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
157
168 %
12 046
12 046
airware 7672.61 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 079
155.4 %
35 753
35 753
airware 3313.53 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
396
236.8 %
69 153
69 153
airware 17462.9 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 875
407.1 %
127 646
127 646
airware 4439.86 %
Перегретая
платья женские осень
14 846
231.7 %
319 268
319 268
airware 2150.53 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
237
177.4 %
189 662
189 662
airware 80026.2 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
95
543.8 %
138 283
138 283
airware 145561 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
42
575 %
76 469
76 469
airware 182069 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
131
201.9 %
8 544
8 544
airware 6522.14 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
307
307 %
124 458
124 458
airware 40540.1 %
Перегретая
платья женские осенние
1 263
3030.5 %
319 268
319 268
airware 25278.5 %
Перегретая
платья женские осение
64
850 %
341 549
341 549
airware 533670 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
156
101.5 %
124 053
124 053
airware 79521.2 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
350
457.2 %
126 278
126 278
airware 36079.4 %
Перегретая
платья женские на осень
829
140.6 %
319 268
319 268
airware 38512.4 %
Перегретая
платья женские миди осень
40
300 %
123 676
123 676
airware 309190 %
Перегретая
платья женские лапша осень
48
164.3 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
Перегретая
платья женские зима осень
88
683.3 %
259 805
259 805
airware 295233 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
54
164.9 %
87 902
87 902
airware 162781 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
499
191 %
145 656
145 656
airware 29189.6 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
37
155.7 %
57 370
57 370
airware 155054 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
929
192.9 %
124 458
124 458
airware 13397 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
57
525 %
125 213
125 213
airware 219672 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
152
430 %
12 045
12 045
airware 7924.34 %
Перегретая
платья женская осень
162
8150 %
339 745
339 745
airware 209719 %
Перегретая
платья для осени женские
336
59.8 %
319 268
319 268
airware 95020.2 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
105
158.2 %
145 656
145 656
airware 138720 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
170
8550 %
145 656
145 656
airware 85680 %
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