Спрос на осенние женские платья

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
модные платья 2025 женские осенние
851
225.5 %
51 928
51 928
airware 6102 %
Перегретая
платья женские больших размеров для полных на осень
271
200.9 %
50 739
50 739
airware 18722.9 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
55
339.5 %
48 463
48 463
airware 88114.5 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
52
68.2 %
48 463
48 463
airware 93198.1 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
836
298.1 %
48 161
48 161
airware 5760.88 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
531
178 %
48 116
48 116
airware 9061.39 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
280
226.1 %
48 116
48 116
airware 17184.3 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
691
3888.9 %
48 101
48 101
airware 6961.07 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
46
159.5 %
47 665
47 665
airware 103620 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
41
365.4 %
46 996
46 996
airware 114624 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 057
283.4 %
46 993
46 993
airware 929.27 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
175
242.3 %
46 664
46 664
airware 26665.1 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 893
266.8 %
46 537
46 537
airware 275.48 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
53
193.2 %
42 338
42 338
airware 79883 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
385
167.7 %
41 823
41 823
airware 10863.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 352
274.2 %
39 811
39 811
airware 2944.6 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
899
316 %
39 811
39 811
airware 4428.36 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
204
547.6 %
39 811
39 811
airware 19515.2 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 079
155.4 %
35 753
35 753
airware 3313.53 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
79
158.2 %
35 588
35 588
airware 45048.1 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
107
175.9 %
27 636
27 636
airware 25828 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
188
152.2 %
24 301
24 301
airware 12926.1 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
76
157 %
22 299
22 299
airware 29340.8 %
Перегретая
трендовые платья 2025 женские осень
152
217 %
21 344
21 344
airware 14042.1 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 411
347.4 %
19 507
19 507
airware 571.89 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень
3 500
259.3 %
19 507
19 507
airware 557.34 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
403
155.8 %
19 397
19 397
airware 4813.15 %
Перегретая
платья на осень женские вязаные
38
472.2 %
19 395
19 395
airware 51039.5 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
103
180.4 %
19 372
19 372
airware 18807.8 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
34
180.8 %
19 368
19 368
airware 56964.7 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
240
214.4 %
19 279
19 279
airware 8032.92 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
42
155 %
18 829
18 829
airware 44830.9 %
Перегретая
платья женские осень лапша
48
16.7 %
17 321
17 321
airware 36085.4 %
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