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 женские осень длинные
847
449.5 %
153 123
153 123
airware 18078.3 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
456
170.6 %
20 140
20 140
airware 4416.67 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 387
620.8 %
129 353
129 353
airware 9326.1 %
Перегретая
платья женские осень больших
135
396.2 %
127 721
127 721
airware 94608.1 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
120
294.9 %
12 074
12 074
airware 10061.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 141
173.1 %
35 588
35 588
airware 3119.02 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
платья женские осень 2025 больших размеров
320
2183.3 %
71 256
71 256
airware 22267.5 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья женские осень
14 947
306.7 %
328 129
328 129
airware 2195.28 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
77
237.8 %
188 213
188 213
airware 244432 %
Перегретая
платья женские осенние повседневные
210
294.2 %
164 522
164 522
airware 78343.8 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
139
325.7 %
153 123
153 123
airware 110160 %
Перегретая
платья женские осенние больших размеров
203
39.4 %
129 353
129 353
airware 63720.7 %
Перегретая
платья женские осенние
1 118
304.9 %
328 129
328 129
airware 29349.6 %
Перегретая
платья женские осение
58
1110 %
328 129
328 129
airware 565740 %
Перегретая
платья женские на осень больших размеров
129
55.7 %
129 353
129 353
airware 100274 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
платья женские мусульманские осень
79
7850 %
7 568
7 568
airware 9579.75 %
Перегретая
платья женские миди осень
53
239.3 %
120 107
120 107
airware 226617 %
Перегретая
платья женские лапша осень
64
153.2 %
17 298
17 298
airware 27028.1 %
Перегретая
платья женские зима осень
77
147.4 %
266 372
266 372
airware 345938 %
Перегретая
платья женские для осени
51
104.5 %
328 129
328 129
airware 643390 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
60
172.4 %
88 886
88 886
airware 148143 %
Перегретая
платья женские длинные осенние
452
267.3 %
153 123
153 123
airware 33876.8 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
139
155.3 %
57 370
57 370
airware 41273.4 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
998
216.3 %
129 353
129 353
airware 12961.2 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
51
1070 %
129 353
129 353
airware 253633 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
232
88.1 %
2 063
2 063
airware 889.22 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
137
1420 %
12 114
12 114
airware 8842.34 %
Перегретая
платья для осени женские
255
25.7 %
328 129
328 129
airware 128678 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
платья длинные женские осенние
149
179.2 %
153 123
153 123
airware 102767 %
Перегретая
платья вязаные женские осень короткие
135
271.3 %
2 468
2 468
airware 1828.15 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
409
385.2 %
13 570
13 570
airware 3317.85 %
Перегретая
платья вязаные женские осень больших размеров
144
1650 %
3 824
3 824
airware 2655.56 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 369
498 %
20 191
20 191
airware 599.32 %
Перегретая
платья в рубчик женские осень
205
268.1 %
16 223
16 223
airware 7913.66 %
Перегретая
платья бохо женские осень
32
50 %
11 592
11 592
airware 36225 %
Перегретая
платья белорусские женские осень
506
335.9 %
12 251
12 251
airware 2421.15 %
Перегретая
платья zolla женские осень
159
280.4 %
1 333
1 333
airware 838.36 %
Перегретая
платья zarina женские осень
236
186.4 %
874
874
airware 370.34 %
Перегретая
платья o'stin женские осень
61
202.5 %
393
393
airware 644.26 %
Перегретая
платье осенние женские
85
61.8 %
328 129
328 129
airware 386034 %
Перегретая
платье на осень женские
69
85.3 %
328 129
328 129
airware 475549 %
Перегретая
платье женские осень-весна
39
17.8 %
312 338
312 338
airware 800867 %
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