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 повседневные осень короткие
104
132.5 %
62 845
62 845
airware 60427.9 %
Перегретая
платья осенние женские вязаные
103
180.4 %
19 372
19 372
airware 18807.8 %
Перегретая
платье женские на осень
102
877.3 %
339 745
339 745
airware 333083 %
Перегретая
платье на осень женские
100
1616.7 %
339 745
339 745
airware 339745 %
Перегретая
осеннее платья женские
100
206.2 %
339 745
339 745
airware 339745 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров нарядные
100
162.4 %
95 709
95 709
airware 95709 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
99
545 %
148 682
148 682
airware 150184 %
Перегретая
платья женские осенние офисные
95
543.8 %
138 283
138 283
airware 145561 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
женские платья осень весна
94
185 %
300 985
300 985
airware 320197 %
Перегретая
осенние длинные платья женские
92
214.3 %
145 656
145 656
airware 158322 %
Перегретая
офисные платья женские осень
89
354.5 %
138 283
138 283
airware 155374 %
Перегретая
теплые платья женские на осень мусульманские
89
367.9 %
725
725
airware 814.61 %
Перегретая
платья женские зима осень
88
683.3 %
259 805
259 805
airware 295233 %
Перегретая
платья осень женские больших размеров
87
21.9 %
125 213
125 213
airware 143923 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень короткие
87
158.8 %
14 256
14 256
airware 16386.2 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
87
267.5 %
7 512
7 512
airware 8634.48 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные короткие
86
153.6 %
63 188
63 188
airware 73474.4 %
Перегретая
платья турция женские осень
86
156.2 %
10 736
10 736
airware 12483.7 %
Перегретая
платья женские осень турция
85
166.4 %
10 733
10 733
airware 12627.1 %
Перегретая
красивые женские платья на осень
84
225 %
73 134
73 134
airware 87064.3 %
Перегретая
платья женские осень офисные больших размеров
84
156.3 %
79 447
79 447
airware 94579.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные больших размеров
84
94.8 %
68 852
68 852
airware 81966.7 %
Перегретая
платья женские осенние праздничные
83
179.7 %
183 199
183 199
airware 220722 %
Перегретая
платья женские повседневные осень зима
82
861.1 %
131 765
131 765
airware 160689 %
Перегретая
платье женские осень-весна
81
48.8 %
304 628
304 628
airware 376084 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших
80
179 %
10 047
10 047
airware 12558.8 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
79
158.2 %
35 588
35 588
airware 45048.1 %
Перегретая
платья осени женские
79
608.3 %
341 549
341 549
airware 432341 %
Перегретая
женские осенние платье
79
1530 %
341 549
341 549
airware 432341 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
78
304.5 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные больших размеров
76
157 %
22 299
22 299
airware 29340.8 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные длинные
75
220.5 %
99 217
99 217
airware 132289 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
72
550 %
125 213
125 213
airware 173907 %
Перегретая
нарядные осенние платья женские
72
174.1 %
179 799
179 799
airware 249721 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
71
234 %
183 199
183 199
airware 258027 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
70
827.8 %
131 356
131 356
airware 187651 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
70
2283.3 %
76 070
76 070
airware 108671 %
Перегретая
платья женские осень теплые
67
236.1 %
47 260
47 260
airware 70537.3 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
66
22.5 %
68 186
68 186
airware 103312 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
66
256.2 %
75 901
75 901
airware 115002 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
66
151.5 %
60 660
60 660
airware 91909.1 %
Перегретая
платья женские осение
64
850 %
341 549
341 549
airware 533670 %
Перегретая
платья женские осень миди
62
42.5 %
123 676
123 676
airware 199477 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
62
308.3 %
12 786
12 786
airware 20622.6 %
Перегретая
платья женские осень зима 2025
61
160.9 %
13 046
13 046
airware 21386.9 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
60
616.7 %
4 371
4 371
airware 7285 %
Перегретая
платья осенние нарядные женские
58
206.8 %
179 799
179 799
airware 309998 %
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