Спрос на платье осенью женское

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
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 271
68.5 %
164 522
164 522
airware 12944.3 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
47
420 %
164 522
164 522
airware 350047 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное
1 654
48 %
164 522
164 522
airware 9946.92 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
Перегретая
платье осень женское повседневное
1 261
25.6 %
164 522
164 522
airware 13047 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
116
1338.9 %
164 522
164 522
airware 141829 %
Перегретая
повседневное платье женское осень
2 558
290.4 %
164 522
164 522
airware 6431.66 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
93
182.5 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
платье женское повседневное на осень
388
111.7 %
164 522
164 522
airware 42402.6 %
Перегретая
платье женское повседневное осень
18 054
732.9 %
164 522
164 522
airware 911.28 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное
4 618
37.5 %
164 522
164 522
airware 3562.62 %
Перегретая
платье женское осень 50 размер
173
300.7 %
163 093
163 093
airware 94273.4 %
Перегретая
платье женское праздничное осень зима
501
220.4 %
155 731
155 731
airware 31084 %
Перегретая
платье женское осенние длинное
57
23.1 %
153 123
153 123
airware 268637 %
Перегретая
платье длинное женское осеннее
81
27.9 %
153 123
153 123
airware 189041 %
Перегретая
платье на осень женское длинное
320
28.6 %
153 123
153 123
airware 47850.9 %
Перегретая
платье длинное на осень женское
66
50 %
153 123
153 123
airware 232005 %
Перегретая
платье длинное женское осень
9 862
291.2 %
153 123
153 123
airware 1552.66 %
Перегретая
платье на осень длинное женское
90
4550 %
153 123
153 123
airware 170137 %
Перегретая
платье женское на осень длинное
210
1700 %
153 123
153 123
airware 72915.7 %
Перегретая
платье длинное осеннее женское
685
7.7 %
153 123
153 123
airware 22353.7 %
Перегретая
осеннее платье женское длинное
510
115 %
153 123
153 123
airware 30024.1 %
Перегретая
платье женское осеннее длинное
323
102.4 %
153 123
153 123
airware 47406.5 %
Перегретая
платье осенние женское длинное
58
35.3 %
153 123
153 123
airware 264005 %
Перегретая
платье женское длинное осень
268
116.5 %
153 123
153 123
airware 57135.4 %
Перегретая
платье женское длинное на осень
62
45.4 %
153 123
153 123
airware 246973 %
Перегретая
платье осеннее длинное женское
354
96.9 %
153 123
153 123
airware 43255.1 %
Перегретая
женское осеннее платье длинное
35
533.3 %
153 123
153 123
airware 437494 %
Перегретая
платье длинное женское на осень
39
10 %
153 123
153 123
airware 392623 %
Перегретая
женское платье длинное осеннее
98
4850 %
153 123
153 123
airware 156248 %
Перегретая
платье женское осень длинное
5 543
666.6 %
153 123
153 123
airware 2762.46 %
Перегретая
длинное осеннее платье женское
343
202.2 %
153 123
153 123
airware 44642.3 %
Перегретая
платье осень длинное женское
207
16.8 %
153 123
153 123
airware 73972.5 %
Перегретая
женское платье осеннее с длинным
41
277.8 %
153 123
153 123
airware 373471 %
Перегретая
платье осень женское длинное
236
32.5 %
153 123
153 123
airware 64882.6 %
Перегретая
осеннее платье длинное женское
87
385 %
153 123
153 123
airware 176003 %
Перегретая
длинное платье осеннее женское
148
18.2 %
153 123
153 123
airware 103461 %
Перегретая
платье длинное осень женское
246
129.6 %
153 123
153 123
airware 62245.1 %
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