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 женские осень праздничные
72
239.5 %
183 199
183 199
airware 254443 %
Перегретая
платья женские осень офисные
600
240.5 %
132 021
132 021
airware 22003.5 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень длинные
107
241.1 %
39 811
39 811
airware 37206.5 %
Перегретая
теплые осенние платья женские
175
242.3 %
46 664
46 664
airware 26665.1 %
Перегретая
платья осенние женские короткие
189
244.8 %
76 324
76 324
airware 40383.1 %
Перегретая
платья осень 2025 женские больших размеров
168
245.3 %
69 153
69 153
airware 41162.5 %
Перегретая
теплые платья женские на осень больших размеров
3 049
249.4 %
10 081
10 081
airware 330.63 %
Перегретая
платья лапша женские осень
1 364
250 %
17 020
17 020
airware 1247.8 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
300
251.3 %
132 021
132 021
airware 44007 %
Перегретая
платья в рубчик женские осень
185
253.3 %
16 546
16 546
airware 8943.78 %
Перегретая
платья вязаные женские осень длинные
421
254.4 %
13 241
13 241
airware 3145.13 %
Перегретая
теплые платья женские на осень для беременных
45
254.5 %
7 606
7 606
airware 16902.2 %
Перегретая
платья женские осень больших
144
255.7 %
128 020
128 020
airware 88902.8 %
Перегретая
платья короткие женские осенние
66
256.2 %
75 901
75 901
airware 115002 %
Перегретая
женские платье осень
198
256.2 %
339 745
339 745
airware 171588 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень
3 500
259.3 %
19 507
19 507
airware 557.34 %
Перегретая
платья женские осень короткие
386
259.8 %
76 024
76 024
airware 19695.3 %
Перегретая
осенние платья женские теплые длинные
126
263.6 %
39 811
39 811
airware 31596 %
Перегретая
платья женские осень больших размеров
1 536
263.6 %
124 458
124 458
airware 8102.73 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
223
264.4 %
78 949
78 949
airware 35403.1 %
Перегретая
платья белорусские женские осень
461
264.4 %
11 521
11 521
airware 2499.13 %
Перегретая
платья женские осень длинные
894
264.9 %
145 656
145 656
airware 16292.6 %
Перегретая
теплые женские платья на осень
347
265.5 %
48 054
48 054
airware 13848.4 %
Перегретая
платья женские осень трикотажные
123
265.8 %
78 880
78 880
airware 64130.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень
16 893
266.8 %
46 537
46 537
airware 275.48 %
Перегретая
платья женские осень мусульманские
87
267.5 %
7 512
7 512
airware 8634.48 %
Перегретая
платье женские осень большие размеры
113
271.6 %
124 053
124 053
airware 109781 %
Перегретая
теплые платья женские на осень длинные
1 352
274.2 %
39 811
39 811
airware 2944.6 %
Перегретая
осенние теплые платья женские
144
278.6 %
46 863
46 863
airware 32543.8 %
Перегретая
осенние ботинки женские под платье
111
281.2 %
8 912
8 912
airware 8028.83 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
95
281.7 %
46 774
46 774
airware 49235.8 %
Перегретая
платья теплые женские на осень
5 057
283.4 %
46 993
46 993
airware 929.27 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень короткие
57
287.5 %
5 210
5 210
airware 9140.35 %
Перегретая
теплые платья на осень женские
604
293.5 %
48 061
48 061
airware 7957.12 %
Перегретая
платья осенние женские больших
282
295.2 %
128 020
128 020
airware 45397.2 %
Перегретая
ботинки осенние женские под платье
114
297.8 %
8 952
8 952
airware 7852.63 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень
836
298.1 %
48 161
48 161
airware 5760.88 %
Перегретая
платья женские миди осень
40
300 %
123 676
123 676
airware 309190 %
Перегретая
платья женские трикотажные осень
685
305.6 %
86 069
86 069
airware 12564.8 %
Перегретая
осенние платья женские 2025
108
307.1 %
127 646
127 646
airware 118191 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
62
308.3 %
12 786
12 786
airware 20622.6 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные
2 069
315.6 %
189 662
189 662
airware 9166.84 %
Перегретая
платья теплые женские на осень длинные
899
316 %
39 811
39 811
airware 4428.36 %
Перегретая
платья женские офисные стильные осень
409
319.1 %
83 519
83 519
airware 20420.3 %
Перегретая
платья теплые женские на осень короткие
224
323.2 %
5 292
5 292
airware 2362.5 %
Перегретая
ботинки женские осень под платье
52
323.7 %
8 649
8 649
airware 16632.7 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень турция
230
323.8 %
2 281
2 281
airware 991.74 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
253
325 %
138 283
138 283
airware 54657.3 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
140
330 %
145 656
145 656
airware 104040 %
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