Спрос на осенние платье женские

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
теплые осенние платья женские
194
188.6 %
46 406
46 406
airware 23920.6 %
Перегретая
платье женские осенние больших размеров
38
190.7 %
125 614
125 614
airware 330563 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
69
190.8 %
199 831
199 831
airware 289610 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
281
191.2 %
126 278
126 278
airware 44938.8 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
332
191.3 %
132 021
132 021
airware 39765.4 %
Перегретая
осеннее платья женские
98
192 %
313 493
313 493
airware 319891 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
137
192.7 %
81 143
81 143
airware 59228.5 %
Перегретая
женские платье на осень
622
193 %
313 493
313 493
airware 50400.8 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
580
194.3 %
46 025
46 025
airware 7935.34 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
458
194.9 %
146 591
146 591
airware 32006.8 %
Перегретая
платья женские осень теплые
70
195.8 %
46 123
46 123
airware 65890 %
Перегретая
платья женские осень больших
151
196.6 %
128 480
128 480
airware 85086.1 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
290
197.2 %
46 172
46 172
airware 15921.4 %
Перегретая
платья осенние женские
30 441
198.4 %
318 167
318 167
airware 1045.19 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
408
198.9 %
67 135
67 135
airware 16454.7 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
839
199 %
48 625
48 625
airware 5795.59 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
160
199.5 %
46 318
46 318
airware 28948.8 %
Перегретая
платья женские осень большие размеры
36
200 %
125 614
125 614
airware 348928 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
144
200 %
15 961
15 961
airware 11084 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
48
200 %
46 667
46 667
airware 97222.9 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
126
201.8 %
124 053
124 053
airware 98454.8 %
Перегретая
стильные женские платья на осень
49
203.1 %
145 163
145 163
airware 296251 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
146
203.7 %
145 163
145 163
airware 99426.7 %
Перегретая
платья женские турция осень
160
203.8 %
9 947
9 947
airware 6216.88 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
93
205 %
7 335
7 335
airware 7887.1 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
285
205.7 %
81 075
81 075
airware 28447.4 %
Перегретая
платья женские осень
14 546
206.8 %
318 167
318 167
airware 2187.32 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 610
208.2 %
127 570
127 570
airware 7923.6 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров
3 055
208.5 %
10 138
10 138
airware 331.85 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
134
209.5 %
37 411
37 411
airware 27918.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные
592
211.7 %
132 021
132 021
airware 22300.8 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 384
212.3 %
16 808
16 808
airware 1214.45 %
Перегретая
платья осенние женские больших
303
212.9 %
128 480
128 480
airware 42402.6 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
305
214 %
46 215
46 215
airware 15152.5 %
Перегретая
платья женские осень длинные
911
214.1 %
140 107
140 107
airware 15379.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
17 385
214.9 %
46 194
46 194
airware 265.71 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
63
215.8 %
4 741
4 741
airware 7525.4 %
Перегретая
женские платья на осень
5 841
216 %
313 531
313 531
airware 5367.76 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
372
216.1 %
132 021
132 021
airware 35489.5 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
161
217.7 %
81 121
81 121
airware 50385.7 %
Перегретая
платья вязаные женские осень больших размеров
163
218 %
3 744
3 744
airware 2296.93 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 317
218.6 %
166 606
166 606
airware 7190.59 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 375
222.5 %
35 579
35 579
airware 2587.56 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
126
222.6 %
10 112
10 112
airware 8025.4 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
64
223 %
13 050
13 050
airware 20390.6 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
647
225.8 %
46 024
46 024
airware 7113.45 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
146
228 %
81 106
81 106
airware 55552.1 %
Перегретая
трендовые платья 2025 женские осень
123
228.3 %
27 541
27 541
airware 22391.1 %
Перегретая
платья женские осень короткие
375
228.6 %
74 223
74 223
airware 19792.8 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
415
228.9 %
12 422
12 422
airware 2993.25 %
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