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
платье миди женское осень офисное
43
172.9 %
79 319
79 319
airware 184463 %
Перегретая
платье женское осень праздничное короткое
36
170 %
66 397
66 397
airware 184436 %
Перегретая
вечернее платье женское осень
100
2050 %
184 406
184 406
airware 184406 %
Перегретая
модное платье женское осень
47
1125 %
86 401
86 401
airware 183832 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров нарядное
53
232.8 %
97 175
97 175
airware 183349 %
Перегретая
платье женское осеннее праздничное длинное
60
192.9 %
109 901
109 901
airware 183168 %
Перегретая
платье женское весна-осень нарядное
70
341.7 %
127 668
127 668
airware 182383 %
Перегретая
платье осеннее свободное женское
43
29.6 %
77 953
77 953
airware 181286 %
Перегретая
платье женское осень удлиненное
82
240.7 %
148 163
148 163
airware 180687 %
Перегретая
платье длинное женское больших размеров осень
40
383.3 %
72 248
72 248
airware 180620 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное офисное
64
263.3 %
115 171
115 171
airware 179955 %
Перегретая
платье женское осенние больших размеров
72
1 %
129 353
129 353
airware 179657 %
Перегретая
платье женское классика осень
38
321.4 %
68 174
68 174
airware 179405 %
Перегретая
платье осень 2025 женское длинное
45
612.5 %
80 309
80 309
airware 178464 %
Перегретая
платье для осени женское больших размеров
73
51.4 %
129 353
129 353
airware 177196 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
платье женское повседневное осеннее
93
182.5 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
осеннее платье длинное женское
87
385 %
153 123
153 123
airware 176003 %
Перегретая
осеннее платье нарядное женское
107
718.8 %
184 725
184 725
airware 172640 %
Перегретая
платье офисное деловое женское осень
80
65.9 %
137 674
137 674
airware 172092 %
Перегретая
платье осеннее женское 2025 миди
39
55.4 %
67 108
67 108
airware 172072 %
Перегретая
платье на осень нарядное женское
108
287.5 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
платье нарядное женское осень
108
70 %
184 725
184 725
airware 171042 %
Перегретая
платье на осень длинное женское
90
4550 %
153 123
153 123
airware 170137 %
Перегретая
платье короткое на осень женское
44
201.7 %
74 764
74 764
airware 169918 %
Перегретая
осенние платье женское короткое
44
999999 %
74 762
74 762
airware 169914 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное миди
55
27.5 %
92 816
92 816
airware 168756 %
Перегретая
платье женское 2025 осень
79
222.4 %
132 881
132 881
airware 168204 %
Перегретая
платье женское вечернее осень длинное
68
163.3 %
113 399
113 399
airware 166763 %
Перегретая
платье с принтом женское осень
58
184.9 %
96 508
96 508
airware 166393 %
Перегретая
платье женское осеннее больших размеров офисное
48
278.6 %
79 621
79 621
airware 165877 %
Перегретая
осеннее вечернее платье женское
112
480.8 %
184 406
184 406
airware 164648 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
черное платье женское осеннее
64
89.1 %
105 183
105 183
airware 164348 %
Перегретая
платье женское повседневное осень больших
53
12.4 %
87 057
87 057
airware 164258 %
Перегретая
нарядное платье на осень женское
113
135.2 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
красивое платье женское на осень
45
214.7 %
73 493
73 493
airware 163318 %
Перегретая
платье женское осень плюс сайз
80
1050 %
129 353
129 353
airware 161691 %
Перегретая
платье трикотажное женское осеннее
49
146 %
78 670
78 670
airware 160551 %
Перегретая
платье женское осень праздничное длинное
68
211.9 %
109 002
109 002
airware 160297 %
Перегретая
платье женское осенне-весеннее короткое
60
0.4 %
95 389
95 389
airware 158982 %
Перегретая
платье женское осень по фигуре
95
265.9 %
149 097
149 097
airware 156944 %
Перегретая
платье нарядное на осень женское
118
190.8 %
184 725
184 725
airware 156547 %
Перегретая
женское платье длинное осеннее
98
4850 %
153 123
153 123
airware 156248 %
Перегретая
осеннее платье миди женское
78
262 %
120 107
120 107
airware 153983 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье женское осень легкое
40
316.7 %
61 451
61 451
airware 153628 %
Перегретая
платье женское офисное миди осень
52
170.9 %
79 319
79 319
airware 152537 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
65
1133.3 %
99 063
99 063
airware 152405 %
Перегретая
платье женское коктейльное осень
56
169.1 %
84 663
84 663
airware 151184 %
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