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
платье женские осень-весна
81
48.8 %
304 628
304 628
airware 376084 %
Перегретая
платье женские осень зима
49
164 %
261 690
261 690
airware 534061 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
113
271.6 %
124 053
124 053
airware 109781 %
Перегретая
платье женские осень
1 335
668.1 %
319 268
319 268
airware 23915.2 %
Перегретая
платье женские осенние
132
405.2 %
339 745
339 745
airware 257383 %
Перегретая
платье женские на осень
102
877.3 %
339 745
339 745
airware 333083 %
Перегретая
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
осень платья женские
122
81.2 %
339 745
339 745
airware 278480 %
Перегретая
осенний женские платья
37
1900 %
341 568
341 568
airware 923157 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
осенние платья женские теплые
691
3888.9 %
48 101
48 101
airware 6961.07 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
114
170 %
42 148
42 148
airware 36971.9 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
41
167.1 %
63 360
63 360
airware 154537 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
75
220.5 %
99 217
99 217
airware 132289 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
84
94.8 %
68 852
68 852
airware 81966.7 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные
1 014
149.6 %
189 662
189 662
airware 18704.3 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные длинные
133
222.7 %
78 715
78 715
airware 59184.2 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
406
916.7 %
177 500
177 500
airware 43719.2 %
Перегретая
осенние платья женские мусульманские
178
178.2 %
7 700
7 700
airware 4325.84 %
Перегретая
осенние платья женские короткие
119
3916.7 %
76 883
76 883
airware 64607.6 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
465
272.9 %
145 656
145 656
airware 31323.9 %
Перегретая
осенние платья женские вязаные
240
214.4 %
19 279
19 279
airware 8032.92 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
100
162.4 %
95 709
95 709
airware 95709 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
188
166 %
72 015
72 015
airware 38305.9 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров
2 169
358.5 %
124 458
124 458
airware 5738.04 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
108
307.1 %
127 646
127 646
airware 118191 %
Перегретая
осенние платья женские
14 133
39208.3 %
341 568
341 568
airware 2416.81 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
99
545 %
148 682
148 682
airware 150184 %
Перегретая
осенние платья больших размеров женские
48
156.7 %
125 213
125 213
airware 260860 %
Перегретая
осенние платье женские
54
220 %
341 568
341 568
airware 632533 %
Перегретая
осенние нарядные платья женские
114
228.1 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
осенние женские платья теплые
123
153.4 %
46 757
46 757
airware 38013.8 %
Перегретая
осенние женские платья нарядные
114
200 %
177 500
177 500
airware 155702 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
351
1354 %
124 458
124 458
airware 35458.1 %
Перегретая
осенние женские платья
916
1502.5 %
319 268
319 268
airware 34854.6 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
92
214.3 %
145 656
145 656
airware 158322 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
111
281.2 %
8 912
8 912
airware 8028.83 %
Перегретая
осеннее платья женские
100
206.2 %
339 745
339 745
airware 339745 %
Перегретая
осени платья женские
489
3310 %
319 268
319 268
airware 65290 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
358.3 %
179 799
179 799
airware 485943 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
72
174.1 %
179 799
179 799
airware 249721 %
Перегретая
модные платья 2025 женские осенние
851
225.5 %
51 928
51 928
airware 6102 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
166
173 %
75 476
75 476
airware 45467.5 %
Перегретая
красивые осенние платья женские
107
161.5 %
75 476
75 476
airware 70538.3 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
84
225 %
73 134
73 134
airware 87064.3 %
Перегретая
короткие платья женские на осень
136
167.2 %
76 377
76 377
airware 56159.6 %
Перегретая
коричневые платья женские осенние
107
175.9 %
27 636
27 636
airware 25828 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
312
203.7 %
78 867
78 867
airware 25277.9 %
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