Спрос на платья женские 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 на осень женские трикотажные
85
120 %
78 677
78 677
airware 92561.2 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
221
63.3 %
47 189
47 189
airware 21352.5 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 171
89.1 %
164 522
164 522
airware 14049.7 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платья на осень женские модные
99
1364.3 %
86 401
86 401
airware 87273.7 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
платья на осень женские длинные
123
169.6 %
153 123
153 123
airware 124490 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
платья на осень женские
5 365
85.8 %
328 129
328 129
airware 6116.1 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
платья мусульманская женская осень
56
300 %
7 583
7 583
airware 13541.1 %
Перегретая
платья миди женские осень
95
445.8 %
120 107
120 107
airware 126428 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
178
160.6 %
8 764
8 764
airware 4923.6 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 239
712.6 %
17 281
17 281
airware 1394.75 %
Перегретая
платья зима-осень женская
262
429.7 %
266 372
266 372
airware 101669 %
Перегретая
платья женское осень
248
68.7 %
328 129
328 129
airware 132310 %
Перегретая
платья женский осень-весна
105
268.8 %
312 338
312 338
airware 297465 %
Перегретая
платья женские турция осень
188
243.8 %
10 627
10 627
airware 5652.66 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень больших размеров
66
160 %
47 400
47 400
airware 71818.2 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
694
460.7 %
78 676
78 676
airware 11336.6 %
Перегретая
платья женские теплые на осень
189
163.9 %
47 083
47 083
airware 24911.6 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
147
256.2 %
117 575
117 575
airware 79983 %
Перегретая
платья женские праздничные осень
146
234.8 %
188 213
188 213
airware 128913 %
Перегретая
платья женские повседневные осень короткие
85
64.9 %
63 360
63 360
airware 74541.2 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платья женские повседневные осень длинные
157
342.5 %
99 063
99 063
airware 63097.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень весна
221
98.3 %
190 584
190 584
airware 86237.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
1 945
7530.8 %
164 522
164 522
airware 8458.71 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
468
535 %
66 322
66 322
airware 14171.4 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
398
405.4 %
86 665
86 665
airware 21775.1 %
Перегретая
платья женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платья женские осень турция
78
189.3 %
10 600
10 600
airware 13589.7 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
79
147.5 %
78 757
78 757
airware 99692.4 %
Перегретая
платья женские осень теплые
49
930 %
328 129
328 129
airware 669651 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
54
850 %
188 213
188 213
airware 348543 %
Перегретая
платья женские осень повседневные теплые
111
151.8 %
40 281
40 281
airware 36289.2 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные длинные
259
152.8 %
99 063
99 063
airware 38248.3 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
686
204.5 %
66 360
66 360
airware 9673.47 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 542
2477.9 %
164 522
164 522
airware 10669.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
119
155.3 %
79 621
79 621
airware 66908.4 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платья женские осень нарядные
802
158.8 %
184 725
184 725
airware 23033 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
86
423.9 %
7 544
7 544
airware 8772.09 %
Перегретая
платья женские осень миди
50
0.5 %
120 107
120 107
airware 240214 %
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