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 женские офисные осень
160
2335.7 %
136 121
136 121
airware 85075.6 %
Перегретая
платье осень офис женское
136
2216.7 %
136 121
136 121
airware 100089 %
Перегретая
платье женское осень офис
177
5950 %
136 121
136 121
airware 76904.5 %
Перегретая
платья женские осень офисные
544
549.1 %
136 121
136 121
airware 25022.2 %
Перегретая
платье офисное осень женское
109
10950 %
136 121
136 121
airware 124882 %
Перегретая
платье офисное женское осень
574
709.8 %
136 121
136 121
airware 23714.5 %
Перегретая
платье женское офис осень
116
336.7 %
136 121
136 121
airware 117346 %
Перегретая
офисное платье женское осень
478
3464.3 %
136 121
136 121
airware 28477.2 %
Перегретая
платье женское осень офисное
10 350
1528.6 %
136 121
136 121
airware 1315.18 %
Перегретая
платье женское офисное осень
5 675
190.2 %
136 121
136 121
airware 2398.61 %
Перегретая
платье в офис женское осень
362
296.3 %
136 121
136 121
airware 37602.5 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
83
62.2 %
136 121
136 121
airware 164001 %
Перегретая
платье женское в офис осень
326
132.1 %
136 121
136 121
airware 41754.9 %
Перегретая
платье женское осень в офис
262
201.4 %
136 121
136 121
airware 51954.6 %
Перегретая
офисные платья женские осень
65
101.2 %
136 121
136 121
airware 209417 %
Перегретая
платье женское осень для офиса
53
315 %
136 121
136 121
airware 256832 %
Перегретая
платье офисное на осень женское
68
108.1 %
136 121
136 121
airware 200178 %
Перегретая
платье женское на осень офисное
233
30.9 %
136 121
136 121
airware 58421 %
Перегретая
платье осень женское офисное
349
13.5 %
136 121
136 121
airware 39003.1 %
Перегретая
женское офисное платье осень
161
433.3 %
136 121
136 121
airware 84547.2 %
Перегретая
платье женское офисное на осень
49
440 %
136 121
136 121
airware 277798 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
220
1783.3 %
136 121
136 121
airware 61873.2 %
Перегретая
платье на осень женское офисное
329
68.3 %
136 121
136 121
airware 41374.2 %
Перегретая
платье женское офисное деловое весна-осень
2 294
212.8 %
135 567
135 567
airware 5909.63 %
Перегретая
женские платья осень 2025
199
60.6 %
132 881
132 881
airware 66774.4 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 561
128000 %
132 881
132 881
airware 5188.64 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
платье женское осень 2025
20 797
432.6 %
132 881
132 881
airware 638.94 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
платье на осень 2025 женское
56
8.3 %
132 881
132 881
airware 237288 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
368
175.8 %
132 881
132 881
airware 36109 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
961
200.9 %
132 881
132 881
airware 13827.4 %
Перегретая
платье осень 2025 женское
4 243
194.6 %
132 881
132 881
airware 3131.77 %
Перегретая
платье женские осень 2025
115
156.5 %
132 881
132 881
airware 115549 %
Перегретая
платье на осень женское 2025
105
119.4 %
132 881
132 881
airware 126553 %
Перегретая
женское платье на осень 2025
164
49.4 %
132 881
132 881
airware 81025 %
Перегретая
платья осень женские 2025
124
14.6 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
платье осень женское 2025
974
479.3 %
132 881
132 881
airware 13642.8 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платье женская осень 2025
207
359 %
132 881
132 881
airware 64193.7 %
Перегретая
осень 2025 женская платье
124
20.1 %
132 881
132 881
airware 107162 %
Перегретая
женское платье осень 2025
270
22 %
132 881
132 881
airware 49215.2 %
Перегретая
женская платье осень 2025
60
907.1 %
132 881
132 881
airware 221468 %
Перегретая
платье женское 2025 осень
79
222.4 %
132 881
132 881
airware 168204 %
Перегретая
платье женское осень зима повседневное
115
1.3 %
132 785
132 785
airware 115465 %
Перегретая
платье женское повседневное осень зима
61
1475 %
132 785
132 785
airware 217680 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
88
999999 %
132 785
132 785
airware 150892 %
Перегретая
платье женское осень 52
126
323.9 %
131 197
131 197
airware 104125 %
Перегретая
платье женское длинное с рукавами осень
109
280.3 %
129 833
129 833
airware 119113 %
Перегретая
платье длинное женское с рукавами осень
145
76.1 %
129 833
129 833
airware 89540 %
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