Спрос на осенняя женская одежда

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
осенние одежда женская
710
102.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 281440 %
Перегретая
одежда женская верхняя осень
36
100 %
301 904
301 904
airware 838622 %
Перегретая
женская верхняя одежда на осень 2025
99
100 %
120 136
120 136
airware 121350 %
Перегретая
осенняя одежда женская теплая
166
99.5 %
344 538
344 538
airware 207553 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень больших размеров
795
98 %
114 148
114 148
airware 14358.2 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская
1 724
97.2 %
301 904
301 904
airware 17511.8 %
Перегретая
осень верхняя одежда женская
1 057
96.8 %
301 904
301 904
airware 28562.3 %
Перегретая
одежда осенняя женская 2025
387
96 %
432 751
432 751
airware 111822 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская 2025
828
96 %
120 136
120 136
airware 14509.2 %
Перегретая
одежда на осень женская модная 2025
65
94.4 %
313 470
313 470
airware 482262 %
Перегретая
на осень женская верхняя одежда
110
92.9 %
301 904
301 904
airware 274458 %
Перегретая
одежда для рыбалки женская осень
98
92 %
18 488
18 488
airware 18865.3 %
Перегретая
одежда на осень женская пинтерест
229
90.5 %
83 932
83 932
airware 36651.5 %
Перегретая
осенняя женская одежда
3 241
90.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 61654.5 %
Перегретая
женская одежда на осень костюмы
196
86.1 %
127 506
127 506
airware 65054.1 %
Перегретая
женская одежда на осень стильная больших размеров
443
85.1 %
448 394
448 394
airware 101218 %
Перегретая
верхний одежда женская осень
211
84.4 %
301 904
301 904
airware 143082 %
Перегретая
осенняя одежда женская пинтерест
68
83.3 %
83 932
83 932
airware 123429 %
Перегретая
осенняя одежда больших размеров женская
145
83 %
788 393
788 393
airware 543719 %
Перегретая
одежда женская офисная на осень
66
82 %
690 239
690 239
airware 1045820 %
Перегретая
женская одежда на осень больших размеров
912
81.4 %
788 393
788 393
airware 86446.6 %
Перегретая
женская одежда осень 2025 больших размеров
80
81.1 %
467 734
467 734
airware 584668 %
Перегретая
осенняя верхняя одежда женская 2025 больших размеров
58
78.9 %
70 283
70 283
airware 121178 %
Перегретая
верхняя осенняя одежда женская
505
78.8 %
301 904
301 904
airware 59783 %
Перегретая
осень женская одежда
1 054
77.4 %
1 998 222
1 998 222
airware 189585 %
Перегретая
осень 2025 женская верхняя одежда
128
76.7 %
59 656
59 656
airware 46606.2 %
Перегретая
женская одежда осень
1 558
76.5 %
1 998 222
1 998 222
airware 128256 %
Перегретая
осенняя женская одежда пинтерест
67
76.4 %
83 932
83 932
airware 125272 %
Перегретая
осенняя женская одежда больших размеров
189
76 %
788 393
788 393
airware 417139 %
Перегретая
женская осенняя одежда пинтерест
89
71.9 %
83 932
83 932
airware 94305.6 %
Перегретая
женская одежда на осень верхняя
523
71.3 %
77 075
77 075
airware 14737.1 %
Перегретая
осень 2025 верхняя женская одежда
114
70 %
120 136
120 136
airware 105382 %
Перегретая
на осень верхняя одежда женская больших размеров
76
66.9 %
114 148
114 148
airware 150195 %
Перегретая
женская офисная одежда осень
71
66.4 %
690 239
690 239
airware 972168 %
Перегретая
мусульманский одежда женский осенний
74
65.6 %
10 832
10 832
airware 14637.8 %
Перегретая
модная одежда на осень женская
110
63.4 %
380 250
380 250
airware 345682 %
Перегретая
одежда осень женская 2025
3 657
63.3 %
432 751
432 751
airware 11833.5 %
Перегретая
осенняя одежда женская офисная
113
63 %
690 239
690 239
airware 610831 %
Перегретая
одежда для осени женская больших размеров
188
59.9 %
788 393
788 393
airware 419358 %
Перегретая
женская одежда на осень pinterest
230
57.5 %
83 932
83 932
airware 36492.2 %
Перегретая
стильная женская одежда осень 2025
57
57.5 %
313 470
313 470
airware 549947 %
Перегретая
верхняя одежда на осень женская больших размеров
87
57.4 %
114 148
114 148
airware 131205 %
Перегретая
одежда женская из турции осень
231
56.5 %
38 427
38 427
airware 16635.1 %
Перегретая
осенняя одежда женская стильная 2025
131
55.6 %
313 470
313 470
airware 239290 %
Перегретая
модная женская одежда на осень
207
54.5 %
380 250
380 250
airware 183696 %
Перегретая
женская осенняя одежда
1 696
50 %
1 998 222
1 998 222
airware 117820 %
Перегретая
верхняя одежда женская на осень
131
50 %
301 904
301 904
airware 230461 %
Перегретая
верхняя одежда женская осень 2025 пинтерест
414
48.1 %
2 534
2 534
airware 612.08 %
Перегретая
осенняя женская одежда 2025
435
46.9 %
432 751
432 751
airware 99483 %
Перегретая
осенняя мусульманская одежда женская
82
46.5 %
10 821
10 821
airware 13196.3 %
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