Спрос на платье женское осень

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
платья осень женские
911
194.9 %
319 268
319 268
airware 35045.9 %
Перегретая
платья осень весна женские
43
60.3 %
304 628
304 628
airware 708437 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
168
245.3 %
69 153
69 153
airware 41162.5 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 016
645.9 %
126 278
126 278
airware 12428.9 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
385
167.7 %
41 823
41 823
airware 10863.1 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
127
558 %
78 884
78 884
airware 62113.4 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
104
175.3 %
42 148
42 148
airware 40526.9 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
66
22.5 %
68 186
68 186
airware 103312 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
129
971.4 %
138 283
138 283
airware 107196 %
Перегретая
платья на осень женские модные
140
231.8 %
86 331
86 331
airware 61665 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
2283.3 %
76 070
76 070
airware 108671 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
158
781.6 %
145 656
145 656
airware 92187.3 %
Перегретая
платья на осень женские вязаные
38
472.2 %
19 395
19 395
airware 51039.5 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
370
84.1 %
124 458
124 458
airware 33637.3 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
352
416.7 %
126 278
126 278
airware 35874.4 %
Перегретая
платья на осень женские
7 097
417.2 %
319 268
319 268
airware 4498.63 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
279
226.6 %
126 278
126 278
airware 45260.9 %
Перегретая
платья мусульманская женская осень
84
225 %
7 508
7 508
airware 8938.1 %
Перегретая
платья миди женские осень
120
196.3 %
122 620
122 620
airware 102183 %
Перегретая
платья летние женские осень
116
1.6 %
294 055
294 055
airware 253496 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
134
153.1 %
8 874
8 874
airware 6622.39 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 364
250 %
17 020
17 020
airware 1247.8 %
Перегретая
платья зима-осень женская
269
308.7 %
259 805
259 805
airware 96581.8 %
Перегретая
платья женское осень больших размеров
37
173.3 %
125 213
125 213
airware 338414 %
Перегретая
платья женское осень
351
625 %
319 268
319 268
airware 90959.5 %
Перегретая
платья женский осень-весна
133
156.4 %
300 985
300 985
airware 226305 %
Перегретая
платья женские турция осень
184
192.6 %
10 747
10 747
airware 5840.76 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
37
169.4 %
48 463
48 463
airware 130981 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
685
305.6 %
86 069
86 069
airware 12564.8 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
165
155.1 %
46 652
46 652
airware 28273.9 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
178
1097.1 %
218 326
218 326
airware 122655 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
187.7 %
180 371
180 371
airware 123542 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
174
1400 %
97 827
97 827
airware 56222.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
264
275.9 %
184 556
184 556
airware 69907.6 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
179
845 %
69 793
69 793
airware 38990.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
409
319.1 %
83 519
83 519
airware 20420.3 %
Перегретая
платья женские офисные осень
168
650 %
138 283
138 283
airware 82311.3 %
Перегретая
платья женские осень турция
85
166.4 %
10 733
10 733
airware 12627.1 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
46
152.2 %
40 281
40 281
airware 87567.4 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
105
152.9 %
62 845
62 845
airware 59852.4 %
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