Спрос на платья осень 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
трендовые платья 2025 женские осень
152
217 %
21 344
21 344
airware 14042.1 %
Перегретая
стильные платья женские на осень
152
222.7 %
143 926
143 926
airware 94688.2 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
152
430 %
12 045
12 045
airware 7924.34 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
150
152.7 %
95 709
95 709
airware 63806 %
Перегретая
теплые платья женские на осень вязаные
148
207.4 %
15 956
15 956
airware 10781.1 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
ботинки под платье осень женские
145
189.4 %
8 982
8 982
airware 6194.48 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень длинные
145
172.9 %
53 643
53 643
airware 36995.2 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
145
212.9 %
16 843
16 843
airware 11615.9 %
Перегретая
платья женские осень больших
144
255.7 %
128 020
128 020
airware 88902.8 %
Перегретая
платья женские осень весна
144
0.9 %
304 628
304 628
airware 211547 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
платья на осень женские модные
140
231.8 %
86 331
86 331
airware 61665 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
140
330 %
145 656
145 656
airware 104040 %
Перегретая
платья вязаные женские осень больших размеров
137
452.9 %
4 001
4 001
airware 2920.44 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
136
167.2 %
76 377
76 377
airware 56159.6 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
134
153.1 %
8 874
8 874
airware 6622.39 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
133
222.7 %
78 715
78 715
airware 59184.2 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров
133
479 %
11 091
11 091
airware 8339.1 %
Перегретая
платье женские осенние
132
405.2 %
339 745
339 745
airware 257383 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
131
201.9 %
8 544
8 544
airware 6522.14 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
129
971.4 %
138 283
138 283
airware 107196 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
127
558 %
78 884
78 884
airware 62113.4 %
Перегретая
платья офисные женские деловые осень
127
168.7 %
134 770
134 770
airware 106118 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
124
492.9 %
78 875
78 875
airware 63608.9 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
осень платья женские
122
81.2 %
339 745
339 745
airware 278480 %
Перегретая
платья миди женские осень
120
196.3 %
122 620
122 620
airware 102183 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
119
3916.7 %
76 883
76 883
airware 64607.6 %
Перегретая
платья летние женские осень
116
1.6 %
294 055
294 055
airware 253496 %
Перегретая
платья с кардиганом женские осень
115
205.4 %
2 698
2 698
airware 2346.09 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
114
297.8 %
8 952
8 952
airware 7852.63 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
114
228.1 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
114
200 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
113
271.6 %
124 053
124 053
airware 109781 %
Перегретая
стильные платья на осень женские
112
233.6 %
143 926
143 926
airware 128505 %
Перегретая
платье осенние женские
111
346.4 %
339 745
339 745
airware 306077 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
111
281.2 %
8 912
8 912
airware 8028.83 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные больших размеров
111
154.7 %
4 189
4 189
airware 3773.87 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
108
307.1 %
127 646
127 646
airware 118191 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
107
175.9 %
27 636
27 636
airware 25828 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
107
161.5 %
75 476
75 476
airware 70538.3 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
Перегретая
платья длинные осенние женские
105
158.2 %
145 656
145 656
airware 138720 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
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