Спрос на осень платья женские

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 осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
84
173.5 %
35 588
35 588
airware 42366.7 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
139
155.3 %
57 370
57 370
airware 41273.4 %
Перегретая
платья осенние женские длинные
381
92.2 %
153 123
153 123
airware 40189.8 %
Перегретая
платья свободного кроя женские осенние
156
314.4 %
62 401
62 401
airware 40000.6 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
105
326.3 %
41 154
41 154
airware 39194.3 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
платья женские осень зима большие размеры
149
112 %
57 370
57 370
airware 38503.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
147
222.9 %
55 580
55 580
airware 37809.5 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
ботинки женские осень под платье
46
2350 %
16 746
16 746
airware 36404.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
платья бохо женские осень
32
50 %
11 592
11 592
airware 36225 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
женские осенние платья
909
608.7 %
328 129
328 129
airware 36097.8 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные длинные
236
153.1 %
81 980
81 980
airware 34737.3 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
478
473 %
164 522
164 522
airware 34418.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
120
907.1 %
41 154
41 154
airware 34295 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
платья женские осень лапша
52
18.4 %
17 271
17 271
airware 33213.5 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
60
159.1 %
18 215
18 215
airware 30358.3 %
Перегретая
платья женские осенние
1 118
304.9 %
328 129
328 129
airware 29349.6 %
Перегретая
теплые платья на осень женские больших размеров
34
159.7 %
9 809
9 809
airware 28850 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
451
296.9 %
129 353
129 353
airware 28681.4 %
Перегретая
платье женские осень
1 169
520.2 %
328 129
328 129
airware 28069.2 %
Перегретая
платья женские лапша осень
64
153.2 %
17 298
17 298
airware 27028.1 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
571
559.8 %
153 123
153 123
airware 26816.6 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
741
192.8 %
184 725
184 725
airware 24929.2 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
189
163.9 %
47 083
47 083
airware 24911.6 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
55
5550 %
13 123
13 123
airware 23860 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
332
220.3 %
78 056
78 056
airware 23510.8 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
336
235.6 %
78 635
78 635
airware 23403.3 %
Перегретая
платья осенние женские трикотажные
339
372.9 %
78 630
78 630
airware 23194.7 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
320
2183.3 %
71 256
71 256
airware 22267.5 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
398
405.4 %
86 665
86 665
airware 21775.1 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
221
63.3 %
47 189
47 189
airware 21352.5 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
платья женские осень короткие
377
442.7 %
75 534
75 534
airware 20035.5 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
платья женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
225
1200 %
40 002
40 002
airware 17778.7 %
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