Спрос на платья осень 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
платья женские осень 2025 больших размеров
396
236.8 %
69 153
69 153
airware 17462.9 %
Перегретая
платья трикотажные женские осень больших размеров
280
226.1 %
48 116
48 116
airware 17184.3 %
Перегретая
теплые платья женские на осень для беременных
45
254.5 %
7 606
7 606
airware 16902.2 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
ботинки женские осень под платье
52
323.7 %
8 649
8 649
airware 16632.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
87
158.8 %
14 256
14 256
airware 16386.2 %
Перегретая
платья женские осень длинные
894
264.9 %
145 656
145 656
airware 16292.6 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
844
169 %
124 458
124 458
airware 14746.2 %
Перегретая
платья на осень женские теплые
328
1316.7 %
48 070
48 070
airware 14655.5 %
Перегретая
трендовые платья 2025 женские осень
152
217 %
21 344
21 344
airware 14042.1 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень
929
192.9 %
124 458
124 458
airware 13397 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
Перегретая
теплые платья женские на осень 2025
188
152.2 %
24 301
24 301
airware 12926.1 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
платья женские осень турция
85
166.4 %
10 733
10 733
airware 12627.1 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
685
305.6 %
86 069
86 069
airware 12564.8 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
80
179 %
10 047
10 047
airware 12558.8 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные
1 518
309.7 %
189 662
189 662
airware 12494.2 %
Перегретая
платья турция женские осень
86
156.2 %
10 736
10 736
airware 12483.7 %
Перегретая
платья осенние женские 2025
1 014
206.2 %
126 278
126 278
airware 12453.5 %
Перегретая
платья осень 2025 женские
1 016
645.9 %
126 278
126 278
airware 12428.9 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья рубашка женские осень
145
212.9 %
16 843
16 843
airware 11615.9 %
Перегретая
платья оверсайз женские осень
385
167.7 %
41 823
41 823
airware 10863.1 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные
1 641
187.9 %
177 500
177 500
airware 10816.6 %
Перегретая
теплые платья женские на осень вязаные
148
207.4 %
15 956
15 956
airware 10781.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень миди
160
189.1 %
17 205
17 205
airware 10753.1 %
Перегретая
платья женские осень повседневные больших размеров
638
180.7 %
66 029
66 029
airware 10349.4 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров повседневные
646
151.1 %
66 032
66 032
airware 10221.7 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 069
315.6 %
189 662
189 662
airware 9166.84 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
57
287.5 %
5 210
5 210
airware 9140.35 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень больших размеров
531
178 %
48 116
48 116
airware 9061.39 %
Перегретая
платья в рубчик женские осень
185
253.3 %
16 546
16 546
airware 8943.78 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
87
267.5 %
7 512
7 512
airware 8634.48 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров
133
479 %
11 091
11 091
airware 8339.1 %
Перегретая
платья осенние женские теплые
581
235 %
48 055
48 055
airware 8271.08 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 536
263.6 %
124 458
124 458
airware 8102.73 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров длинные
52
158.3 %
4 207
4 207
airware 8090.38 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
240
214.4 %
19 279
19 279
airware 8032.92 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
111
281.2 %
8 912
8 912
airware 8028.83 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
152
430 %
12 045
12 045
airware 7924.34 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
114
297.8 %
8 952
8 952
airware 7852.63 %
Перегретая
платья женские осень беларусь
157
168 %
12 046
12 046
airware 7672.61 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
60
616.7 %
4 371
4 371
airware 7285 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
691
3888.9 %
48 101
48 101
airware 6961.07 %
Перегретая
платья лапша женские осень длинные
134
153.1 %
8 874
8 874
airware 6622.39 %
Перегретая
платья женские осенние длинные
131
201.9 %
8 544
8 544
airware 6522.14 %
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