Спрос на осень платья 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
женские платье осень
89
38.1 %
328 129
328 129
airware 368684 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
87
114.2 %
136 121
136 121
airware 156461 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
86
423.9 %
7 544
7 544
airware 8772.09 %
Перегретая
платье осенние женские
85
61.8 %
328 129
328 129
airware 386034 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
85
120 %
78 677
78 677
airware 92561.2 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
84
173.5 %
35 588
35 588
airware 42366.7 %
Перегретая
платья осенние женские беларусь
84
160.5 %
12 058
12 058
airware 14354.8 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья женские мусульманские осень
79
7850 %
7 568
7 568
airware 9579.75 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
79
147.5 %
78 757
78 757
airware 99692.4 %
Перегретая
осень платья женские
79
18.7 %
328 129
328 129
airware 415353 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
платья женские осень турция
78
189.3 %
10 600
10 600
airware 13589.7 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
77
225 %
9 775
9 775
airware 12694.8 %
Перегретая
платья женские зима осень
77
147.4 %
266 372
266 372
airware 345938 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
77
237.8 %
188 213
188 213
airware 244432 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
73
7250 %
136 121
136 121
airware 186467 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень мусульманские
73
471.4 %
662
662
airware 906.85 %
Перегретая
женские платья осень весна
73
115.9 %
312 338
312 338
airware 427860 %
Перегретая
платье женские осень зима
72
159.1 %
266 372
266 372
airware 369961 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
70
109.1 %
129 353
129 353
airware 184790 %
Перегретая
платье на осень женские
69
85.3 %
328 129
328 129
airware 475549 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
68
211.9 %
10 875
10 875
airware 15992.7 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные больших размеров
68
157.9 %
65 245
65 245
airware 95948.5 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
67
496.7 %
99 063
99 063
airware 147855 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень длинные
66
161.9 %
55 580
55 580
airware 84212.1 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
66
170 %
117 285
117 285
airware 177705 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
женские осенние платье
65
190.7 %
328 129
328 129
airware 504814 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
65
266.7 %
184 725
184 725
airware 284192 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
64
306 %
47 400
47 400
airware 74062.5 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
64
6350 %
153 123
153 123
airware 239255 %
Перегретая
платья осени женские
64
127.8 %
328 129
328 129
airware 512702 %
Перегретая
платья женские лапша осень
64
153.2 %
17 298
17 298
airware 27028.1 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
осеннее платья женские
63
650 %
328 129
328 129
airware 520840 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
63
302 %
5 411
5 411
airware 8588.89 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
62
3 %
129 353
129 353
airware 208634 %
Перегретая
платья o'stin женские осень
61
202.5 %
393
393
airware 644.26 %
Перегретая
офисные платья женские деловые осень
61
240.6 %
137 674
137 674
airware 225695 %
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