Спрос на платье осенью женское

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
осеннее женское платье больших размеров
86
84.4 %
129 353
129 353
airware 150410 %
Перегретая
короткое платье на осень женское
50
242.3 %
74 800
74 800
airware 149600 %
Перегретая
платье праздничное осень женское
126
750 %
188 213
188 213
airware 149375 %
Перегретая
платье женское осень повседневное черное
41
196.4 %
61 163
61 163
airware 149178 %
Перегретая
черное платье женское на осень
71
45.9 %
105 183
105 183
airware 148145 %
Перегретая
платье на осень женское повседневное офисное
78
7850 %
115 171
115 171
airware 147655 %
Перегретая
платье на осень женское миди
82
41.1 %
120 107
120 107
airware 146472 %
Перегретая
платье женское свободное осень длинное
43
166.2 %
62 850
62 850
airware 146163 %
Перегретая
платье женское черное осень
72
51.4 %
105 183
105 183
airware 146088 %
Перегретая
черное платье на осень женское
72
603.8 %
105 183
105 183
airware 146088 %
Перегретая
платье женское осеннее 2025
92
390.7 %
132 881
132 881
airware 144436 %
Перегретая
платье женское модное 2025 осень
36
950 %
51 297
51 297
airware 142492 %
Перегретая
женское платье на осень больших размеров
91
156.8 %
129 353
129 353
airware 142146 %
Перегретая
платье женское больших размеров на осень
91
112.5 %
129 353
129 353
airware 142146 %
Перегретая
платье женское осенние повседневное
116
1338.9 %
164 522
164 522
airware 141829 %
Перегретая
платье хб женское осень
65
177.5 %
92 087
92 087
airware 141672 %
Перегретая
платье женское вечернее осень короткое
46
468.2 %
65 027
65 027
airware 141363 %
Перегретая
платье женское с рукавами осеннее
158
81.7 %
222 895
222 895
airware 141073 %
Перегретая
стильное платье на осень женское
103
522.2 %
145 145
145 145
airware 140917 %
Перегретая
платье женское по фигуре осень
106
195.2 %
149 097
149 097
airware 140658 %
Перегретая
платье женское мини осеннее
45
300 %
63 261
63 261
airware 140580 %
Перегретая
платье свободное осеннее женское
56
1350 %
78 653
78 653
airware 140452 %
Перегретая
платье осеннее женское офисное 2025
52
170.9 %
72 508
72 508
airware 139438 %
Перегретая
женское осеннее платье теплое
34
475 %
47 406
47 406
airware 139429 %
Перегретая
платье женское облегающее осеннее
40
150 %
55 752
55 752
airware 139380 %
Перегретая
платье осеннее женское обтягивающее
40
300 %
55 752
55 752
airware 139380 %
Перегретая
платье женское осень длинное трикотажное
40
171.2 %
55 580
55 580
airware 138950 %
Перегретая
платье осеннее женское длинное больших размеров
52
11.9 %
72 248
72 248
airware 138938 %
Перегретая
платье женское на осень короткое
54
130 %
74 885
74 885
airware 138676 %
Перегретая
платье женское короткое на осень
54
625 %
74 882
74 882
airware 138670 %
Перегретая
платье женское осень чёрное
76
267.1 %
105 183
105 183
airware 138399 %
Перегретая
платье осеннее женское 56
56
999999 %
77 299
77 299
airware 138034 %
Перегретая
женское осеннее платье с длинным рукавом
85
722.7 %
117 285
117 285
airware 137982 %
Перегретая
вечернее осеннее платье женское
134
376.8 %
184 406
184 406
airware 137616 %
Перегретая
осень платье женское больших размеров
94
3083.3 %
129 353
129 353
airware 137610 %
Перегретая
платье женское деловое стильное осень
47
2300 %
64 490
64 490
airware 137213 %
Перегретая
платье женское офисное осень длинное
62
3050 %
85 065
85 065
airware 137202 %
Перегретая
женское платье осеннее миди
88
1150 %
120 107
120 107
airware 136485 %
Перегретая
платье женское длинный рукав осеннее
86
109.3 %
117 285
117 285
airware 136378 %
Перегретая
платье деловое женское офисное осень
101
286.7 %
137 674
137 674
airware 136311 %
Перегретая
осеннее платье макси женское
43
198.3 %
58 406
58 406
airware 135828 %
Перегретая
трикотажное платье женское на осень
58
27.3 %
78 678
78 678
airware 135652 %
Перегретая
платье трикотажное женское осень с длинным рукавом
36
26.6 %
48 592
48 592
airware 134978 %
Перегретая
платье длинный рукав женское осень
87
81.8 %
117 285
117 285
airware 134810 %
Перегретая
платье плюс сайз женское осень
96
340.9 %
129 353
129 353
airware 134743 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
137
441.4 %
184 406
184 406
airware 134603 %
Перегретая
платье женское зима-осень короткое
55
160 %
73 747
73 747
airware 134085 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное длинное
74
1900 %
99 063
99 063
airware 133869 %
Перегретая
платье женское нарядное осень
138
861.8 %
184 725
184 725
airware 133859 %
Перегретая
свободное платье женское осень длинное
47
167.5 %
62 850
62 850
airware 133723 %
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