Спрос на осени платья

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 для девочек осень
130
1907.1 %
76 673
76 673
airware 58979.2 %
Перегретая
платья плюс сайз осень
95
276.2 %
55 253
55 253
airware 58161.1 %
Перегретая
стильные платья больших размеров осень
44
162.8 %
25 404
25 404
airware 57736.4 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
35
179.6 %
20 097
20 097
airware 57420 %
Перегретая
платья тёплые женские на осень
84
890 %
47 608
47 608
airware 56676.2 %
Перегретая
платья осенние женские нарядные короткие
106
152.9 %
59 771
59 771
airware 56387.7 %
Перегретая
платья большие размеры осень
98
238.5 %
55 226
55 226
airware 56353.1 %
Перегретая
платья осень 2025 тренд
51
163.3 %
28 582
28 582
airware 56043.1 %
Перегретая
осенние платья женские больших размеров длинные
129
440.9 %
72 248
72 248
airware 56006.2 %
Перегретая
осенние платья больших размеров длинные
99
16 %
54 238
54 238
airware 54785.9 %
Перегретая
осенние платья женские офисные
250
744.4 %
136 121
136 121
airware 54448.4 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
осенние платья женские нарядные
351
188.8 %
184 725
184 725
airware 52628.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших
243
1568.8 %
127 721
127 721
airware 52560.1 %
Перегретая
теплые стильные платья на осень
72
151.4 %
37 563
37 563
airware 52170.8 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров длинные
139
245.7 %
72 248
72 248
airware 51977 %
Перегретая
платья на осень 2025 женские
261
507.9 %
132 881
132 881
airware 50912.3 %
Перегретая
красивые платья на осень
241
149.2 %
121 931
121 931
airware 50593.8 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
256
102.4 %
129 353
129 353
airware 50528.5 %
Перегретая
платья оверсайз осень
83
236.2 %
41 914
41 914
airware 50498.8 %
Перегретая
теплые осенние платья больших размеров
34
163.3 %
17 138
17 138
airware 50405.9 %
Перегретая
платья длинные осенние
310
2533.3 %
155 599
155 599
airware 50193.2 %
Перегретая
трендовые платья на осень 2025
71
323.1 %
35 629
35 629
airware 50181.7 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
268
545.6 %
132 881
132 881
airware 49582.5 %
Перегретая
платья осень женские
665
42 %
328 129
328 129
airware 49342.7 %
Перегретая
платья на осень женские больших размеров
263
23.9 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
осенние женские платья больших размеров
263
86.3 %
129 353
129 353
airware 49183.6 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные теплые
82
332.8 %
40 281
40 281
airware 49123.2 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров нарядные
199
153.6 %
97 175
97 175
airware 48831.7 %
Перегретая
платья женские на осень
672
64.7 %
328 129
328 129
airware 48828.7 %
Перегретая
красивые платья на осень женские
152
224.7 %
73 493
73 493
airware 48350.7 %
Перегретая
платья женские на осень 2025
276
105.9 %
132 881
132 881
airware 48145.3 %
Перегретая
платья осенние женские повседневные длинные
207
189.9 %
99 063
99 063
airware 47856.5 %
Перегретая
платья для девочек в садик осенние
122
246.8 %
57 435
57 435
airware 47077.9 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные теплые
87
298.6 %
40 812
40 812
airware 46910.3 %
Перегретая
платья для девочки на праздник осени
56
183.3 %
26 019
26 019
airware 46462.5 %
Перегретая
осенние женские платья
727
150.8 %
328 129
328 129
airware 45134.7 %
Перегретая
осенние платья женские длинные
349
69.1 %
153 123
153 123
airware 43874.8 %
Перегретая
платья на осень для девочки
177
20.8 %
76 725
76 725
airware 43347.5 %
Перегретая
модные платья осень 2025
119
210.8 %
51 342
51 342
airware 43144.5 %
Перегретая
платья женские повседневные осень больших размеров
153
218.4 %
65 934
65 934
airware 43094.1 %
Перегретая
платья осенние женские офисные
316
477 %
136 121
136 121
airware 43076.3 %
Перегретая
офисные платья осень
134
58.9 %
57 322
57 322
airware 42777.6 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
тренды осени 2025 женские платья
84
173.5 %
35 588
35 588
airware 42366.7 %
Перегретая
платья для беременных осень длинные
125
128.6 %
52 845
52 845
airware 42276 %
Перегретая
платья женские осень повседневные короткие
151
154.1 %
63 360
63 360
airware 41960.3 %
Перегретая
платья для девочек на осень
183
375.6 %
76 738
76 738
airware 41933.3 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень-зима
139
155.3 %
57 370
57 370
airware 41273.4 %
Перегретая
платья осенние для девочек подростков
178
163.4 %
73 404
73 404
airware 41238.2 %
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