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 больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
137
1420 %
12 114
12 114
airware 8842.34 %
Перегретая
платья женские осень больших
135
396.2 %
127 721
127 721
airware 94608.1 %
Перегретая
платья вязаные женские осень короткие
135
271.3 %
2 468
2 468
airware 1828.15 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
132
244.1 %
117 575
117 575
airware 89072 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
132
1150 %
78 148
78 148
airware 59203 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные длинные
129
154.9 %
99 063
99 063
airware 76793 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
129
55.7 %
129 353
129 353
airware 100274 %
Перегретая
платья осеннее женские
128
97.1 %
328 129
328 129
airware 256351 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
126
159.6 %
97 175
97 175
airware 77123 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
123
169.6 %
153 123
153 123
airware 124490 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
123
166 %
184 725
184 725
airware 150183 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
121
157.1 %
4 304
4 304
airware 3557.02 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
120
294.9 %
12 074
12 074
airware 10061.7 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров
120
1950 %
10 325
10 325
airware 8604.17 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
120
907.1 %
41 154
41 154
airware 34295 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
Перегретая
теплые платья женские на осень вязаные
119
900 %
16 169
16 169
airware 13587.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
платье женские осень 2025
115
156.5 %
132 881
132 881
airware 115549 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
114
285.3 %
71 256
71 256
airware 62505.3 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
платье женские осенние
112
146.5 %
328 129
328 129
airware 292972 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
110
835.7 %
80 455
80 455
airware 73140.9 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
110
683.3 %
153 123
153 123
airware 139203 %
Перегретая
платья турция женские осень
109
162.4 %
10 590
10 590
airware 9715.6 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
108
650 %
16 746
16 746
airware 15505.6 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
105
306.1 %
16 746
16 746
airware 15948.6 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
105
326.3 %
41 154
41 154
airware 39194.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
104
157.2 %
63 360
63 360
airware 60923.1 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
100
166.3 %
14 394
14 394
airware 14394 %
Перегретая
платья на осень женские модные
99
1364.3 %
86 401
86 401
airware 87273.7 %
Перегретая
платье женские на осень
95
813.6 %
328 129
328 129
airware 345399 %
Перегретая
платья миди женские осень
95
445.8 %
120 107
120 107
airware 126428 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
94
833.3 %
184 725
184 725
airware 196516 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
91
247.8 %
75 097
75 097
airware 82524.2 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
91
310 %
117 285
117 285
airware 128885 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
91
1061.1 %
145 145
145 145
airware 159500 %
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