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
тёплые платья на осень женские
36
950 %
47 418
47 418
airware 131717 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
64
306 %
47 400
47 400
airware 74062.5 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
53
65.2 %
47 400
47 400
airware 89434 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
515
247.3 %
47 400
47 400
airware 9203.88 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
351
265.3 %
47 400
47 400
airware 13504.3 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
748
1256.5 %
47 380
47 380
airware 6334.22 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
496
5010 %
47 346
47 346
airware 9545.56 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
567
195.5 %
47 345
47 345
airware 8350.09 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
571
290.9 %
47 345
47 345
airware 8291.59 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
302
221.6 %
47 247
47 247
airware 15644.7 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
288
1359.1 %
47 234
47 234
airware 16400.7 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
221
63.3 %
47 189
47 189
airware 21352.5 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
189
163.9 %
47 083
47 083
airware 24911.6 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
134
1438.9 %
46 961
46 961
airware 35045.5 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
120
3950 %
46 945
46 945
airware 39120.8 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
418
186.6 %
43 976
43 976
airware 10520.6 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
120
907.1 %
41 154
41 154
airware 34295 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
105
326.3 %
41 154
41 154
airware 39194.3 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
165
561.1 %
41 154
41 154
airware 24941.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные теплые
63
153.3 %
40 281
40 281
airware 63938.1 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
225
1200 %
40 002
40 002
airware 17778.7 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 305
456.5 %
38 023
38 023
airware 2913.64 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
781
1077.6 %
38 023
38 023
airware 4868.5 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
84
173.5 %
35 588
35 588
airware 42366.7 %
Перегретая
платья женские осень 2025 тренд
1 141
173.1 %
35 588
35 588
airware 3119.02 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
268
151.9 %
27 389
27 389
airware 10219.8 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
103
233.9 %
26 893
26 893
airware 26109.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
151
154.1 %
21 927
21 927
airware 14521.2 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 369
498 %
20 191
20 191
airware 599.32 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень
3 363
367.6 %
20 191
20 191
airware 600.39 %
Перегретая
платья женские осень вязаные
456
170.6 %
20 140
20 140
airware 4416.67 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
35
179.6 %
20 097
20 097
airware 57420 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
106
215.6 %
20 062
20 062
airware 18926.4 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
167
2833.3 %
20 004
20 004
airware 11978.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень теплые
60
159.1 %
18 215
18 215
airware 30358.3 %
Перегретая
теплые платья женские на осень миди
144
261.8 %
17 711
17 711
airware 12299.3 %
Перегретая
платья женские лапша осень
64
153.2 %
17 298
17 298
airware 27028.1 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 239
712.6 %
17 281
17 281
airware 1394.75 %
Перегретая
платья женские осень лапша
52
18.4 %
17 271
17 271
airware 33213.5 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
146
274.6 %
16 873
16 873
airware 11556.8 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
108
650 %
16 746
16 746
airware 15505.6 %
Перегретая
ботинки женские осень под платье
46
2350 %
16 746
16 746
airware 36404.4 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
105
306.1 %
16 746
16 746
airware 15948.6 %
Перегретая
платья в рубчик женские осень
205
268.1 %
16 223
16 223
airware 7913.66 %
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