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
манго платья женские осень
53
167.8 %
949
949
airware 1790.57 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
211
167.9 %
66 115
66 115
airware 31334.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров короткие
180
168.4 %
2 887
2 887
airware 1603.89 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
66
170 %
117 285
117 285
airware 177705 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
456
170.6 %
20 140
20 140
airware 4416.67 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
1 016
171.1 %
13 698
13 698
airware 1348.23 %
Перегретая
модные женские платья на осень
39
171.9 %
86 401
86 401
airware 221541 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
60
172.4 %
88 886
88 886
airware 148143 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
659
172.7 %
66 359
66 359
airware 10069.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 141
173.1 %
35 588
35 588
airware 3119.02 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
84
173.5 %
35 588
35 588
airware 42366.7 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
487
176.5 %
2 527
2 527
airware 518.89 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
35
179.6 %
20 097
20 097
airware 57420 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
платья zarina женские осень
236
186.4 %
874
874
airware 370.34 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
418
186.6 %
43 976
43 976
airware 10520.6 %
Перегретая
платья женские осень турция
78
189.3 %
10 600
10 600
airware 13589.7 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
741
192.8 %
184 725
184 725
airware 24929.2 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
93
193.1 %
153 123
153 123
airware 164648 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные короткие
170
197.8 %
8 424
8 424
airware 4955.29 %
Перегретая
платья o'stin женские осень
61
202.5 %
393
393
airware 644.26 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
870
207.3 %
129 353
129 353
airware 14868.2 %
Перегретая
ботинки под платье осень женские
163
211.4 %
16 170
16 170
airware 9920.24 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
68
211.9 %
10 875
10 875
airware 15992.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные
1 717
215.4 %
54 685
54 685
airware 3184.92 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров длинные
549
215.4 %
4 451
4 451
airware 810.75 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
998
216.3 %
129 353
129 353
airware 12961.2 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
332
220.3 %
78 056
78 056
airware 23510.8 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров длинные
46
220.4 %
4 476
4 476
airware 9730.43 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень больших размеров
448
221 %
3 897
3 897
airware 869.87 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
302
221.6 %
47 247
47 247
airware 15644.7 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень
3 493
222.2 %
78 743
78 743
airware 2254.31 %
Перегретая
женские платье на осень
695
222.9 %
328 129
328 129
airware 47212.8 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
147
222.9 %
55 580
55 580
airware 37809.5 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
77
225 %
9 775
9 775
airware 12694.8 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
135
225.3 %
137 674
137 674
airware 101981 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
202
228.8 %
75 294
75 294
airware 37274.3 %
Перегретая
платья осенние женские
34 194
229 %
328 129
328 129
airware 959.61 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
234.8 %
188 213
188 213
airware 128913 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
336
235.6 %
78 635
78 635
airware 23403.3 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
77
237.8 %
188 213
188 213
airware 244432 %
Перегретая
платья женские миди осень
53
239.3 %
120 107
120 107
airware 226617 %
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