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
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 женские осень 2025
115
156.5 %
132 881
132 881
airware 115549 %
Перегретая
платье женские осень
1 169
520.2 %
328 129
328 129
airware 28069.2 %
Перегретая
платье женские осенние
112
146.5 %
328 129
328 129
airware 292972 %
Перегретая
платье женские на осень
95
813.6 %
328 129
328 129
airware 345399 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
офисные платья женские деловые осень
61
240.6 %
137 674
137 674
airware 225695 %
Перегретая
осень платья женские
79
18.7 %
328 129
328 129
airware 415353 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
120
907.1 %
41 154
41 154
airware 34295 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
67
496.7 %
99 063
99 063
airware 147855 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
78
41.8 %
65 356
65 356
airware 83789.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
790
44.5 %
164 522
164 522
airware 20825.6 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные короткие
73
32 %
59 771
59 771
airware 81878.1 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
110
835.7 %
80 455
80 455
airware 73140.9 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
111
999999 %
75 019
75 019
airware 67584.7 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
167
2833.3 %
20 004
20 004
airware 11978.4 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
126
159.6 %
97 175
97 175
airware 77123 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
1 667
77.2 %
129 353
129 353
airware 7759.63 %
Перегретая
осенние платья женские больших
54
1750 %
128 426
128 426
airware 237826 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
120
226.5 %
132 881
132 881
airware 110734 %
Перегретая
осенние платья женские
11 411
195 %
328 129
328 129
airware 2875.55 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
57
27 %
153 123
153 123
airware 268637 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
78
155.4 %
129 353
129 353
airware 165837 %
Перегретая
осенние платье женские
50
158.3 %
328 129
328 129
airware 656258 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
94
833.3 %
184 725
184 725
airware 196516 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
113
290.4 %
184 725
184 725
airware 163473 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья
727
150.8 %
328 129
328 129
airware 45134.7 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
64
6350 %
153 123
153 123
airware 239255 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
105
306.1 %
16 746
16 746
airware 15948.6 %
Перегретая
осеннее платья женские
63
650 %
328 129
328 129
airware 520840 %
Перегретая
осени платья женские
394
257.8 %
328 129
328 129
airware 83281.5 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
65
266.7 %
184 725
184 725
airware 284192 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
725
497.5 %
51 297
51 297
airware 7075.45 %
Перегретая
модные женские платья на осень
39
171.9 %
86 401
86 401
airware 221541 %
Перегретая
манго платья женские осень
53
167.8 %
949
949
airware 1790.57 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
85
262.5 %
73 493
73 493
airware 86462.4 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
88
254.7 %
73 493
73 493
airware 83514.8 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
116
240.2 %
74 672
74 672
airware 64372.4 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
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