Спрос на платье женское осень

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
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
37
155.7 %
57 370
57 370
airware 155054 %
Перегретая
повседневное платье женское осень длинное
64
158.5 %
99 217
99 217
airware 155027 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
платье удлиненное женское осень
94
224.1 %
144 942
144 942
airware 154194 %
Перегретая
платье женское осень повседневное прямое
43
1483.3 %
66 019
66 019
airware 153533 %
Перегретая
праздничное платье женское осень
119
347.5 %
180 371
180 371
airware 151572 %
Перегретая
платье женское осень офисное с длинным
52
170.9 %
78 223
78 223
airware 150429 %
Перегретая
платье осень женское офисное больших размеров
53
73.3 %
79 621
79 621
airware 150228 %
Перегретая
платье осень женское нарядное
119
400 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
119
60.2 %
177 500
177 500
airware 149160 %
Перегретая
женское платье офисное осень
93
515 %
138 283
138 283
airware 148691 %
Перегретая
платье женское осень по фигуре
99
195.6 %
147 138
147 138
airware 148624 %
Перегретая
женская платье осень 2025
86
188.7 %
127 646
127 646
airware 148426 %
Перегретая
трикотажные платья осень женские
54
28.3 %
78 849
78 849
airware 146017 %
Перегретая
платье свободное женское осень
55
253.7 %
80 164
80 164
airware 145753 %
Перегретая
женские платья осень зима
179
430.9 %
259 805
259 805
airware 145142 %
Перегретая
платье женское осень праздничное миди
65
162.1 %
93 603
93 603
airware 144005 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
платье женское удлиненное осень
103
273.9 %
144 942
144 942
airware 140720 %
Перегретая
платье женское 56 размер осень
55
221.9 %
77 299
77 299
airware 140544 %
Перегретая
платье женское больших размеров длинное осень
52
207.6 %
72 248
72 248
airware 138938 %
Перегретая
платье офисное осень женское
100
1061.1 %
138 283
138 283
airware 138283 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
55
216.7 %
75 916
75 916
airware 138029 %
Перегретая
платье женское осень плюс сайз
90
237.5 %
124 053
124 053
airware 137837 %
Перегретая
платье женское праздничное осень миди
68
159.7 %
93 603
93 603
airware 137651 %
Перегретая
платье женское черное осень
76
30 %
104 179
104 179
airware 137078 %
Перегретая
платье женское осень нарядное короткое
44
154.8 %
60 194
60 194
airware 136805 %
Перегретая
платье плюс сайз женское осень
91
261.6 %
124 053
124 053
airware 136322 %
Перегретая
платье женское деловое стильное осень
48
1250 %
65 335
65 335
airware 136115 %
Перегретая
платье женское повседневное осень больших
67
39.3 %
91 032
91 032
airware 135869 %
Перегретая
платье женское осень нарядное длинное
58
155.5 %
78 715
78 715
airware 135716 %
Перегретая
платье офисное деловое женское осень
100
350 %
134 770
134 770
airware 134770 %
Перегретая
платье на осень 2025 женское
94
397.6 %
126 278
126 278
airware 134338 %
Перегретая
платье женское осень элегантное
77
247.4 %
103 099
103 099
airware 133895 %
Перегретая
платье женское осень свободное миди
38
172.6 %
50 801
50 801
airware 133687 %
Перегретая
платье черное осень женское
78
350 %
104 179
104 179
airware 133563 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
136
407.9 %
180 371
180 371
airware 132626 %
Перегретая
платье женское по фигуре осень
111
161 %
147 138
147 138
airware 132557 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
137
457.4 %
179 799
179 799
airware 131240 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
76
295.2 %
99 217
99 217
airware 130549 %
Перегретая
платье на осень длинное женское
112
225 %
145 656
145 656
airware 130050 %
Перегретая
платье длинное на осень женское
113
426.7 %
145 656
145 656
airware 128899 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
112
233.6 %
143 926
143 926
airware 128505 %
Перегретая
платье женское осень на невысоких
71
174.6 %
90 214
90 214
airware 127062 %
Перегретая
платья осень зима женские
205
619.4 %
259 805
259 805
airware 126734 %
Перегретая
платье женское осень прямого кроя
34
163.3 %
43 051
43 051
airware 126621 %
Перегретая
короткое платье на осень женское
61
165.1 %
76 452
76 452
airware 125331 %
Перегретая
платье 54 размер женское осень
80
250 %
100 097
100 097
airware 125121 %
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