Спрос на осенние женские 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
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
ивановский трикотаж женский платья осень
59
246.7 %
2 290
2 290
airware 3881.36 %
Перегретая
женское платья осень
65
188.3 %
341 549
341 549
airware 525460 %
Перегретая
женские трикотажные платья на осень
312
203.7 %
78 867
78 867
airware 25277.9 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
55
339.5 %
48 463
48 463
airware 88114.5 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
женские платья трикотажные на осень
223
264.4 %
78 949
78 949
airware 35403.1 %
Перегретая
женские платья с длинным рукавом на осень
80
210 %
123 513
123 513
airware 154391 %
Перегретая
женские платья осень зима
179
430.9 %
259 805
259 805
airware 145142 %
Перегретая
женские платья осень весна
94
185 %
300 985
300 985
airware 320197 %
Перегретая
женские платья осень больших размеров
78
304.5 %
125 213
125 213
airware 160530 %
Перегретая
женские платья осень 2025
296
1607.9 %
126 278
126 278
airware 42661.5 %
Перегретая
женские платья осень
384
112 %
319 268
319 268
airware 83142.7 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
42
181.2 %
148 682
148 682
airware 354005 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
54
6.8 %
304 628
304 628
airware 564126 %
Перегретая
женские платья осенние больших размеров
72
550 %
125 213
125 213
airware 173907 %
Перегретая
женские платья осенние
344
1760.5 %
319 268
319 268
airware 92810.5 %
Перегретая
женские платья на осень теплые
278
175.2 %
46 792
46 792
airware 16831.7 %
Перегретая
женские платья на осень с длинным рукавом
153
173.4 %
137 416
137 416
airware 89814.4 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные больших размеров
187
153.9 %
69 870
69 870
airware 37363.6 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
Перегретая
женские платья на осень офисные
253
325 %
138 283
138 283
airware 54657.3 %
Перегретая
женские платья на осень нарядные
675
166.2 %
177 500
177 500
airware 26296.3 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
55
216.7 %
75 916
75 916
airware 138029 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
163
2087.5 %
145 656
145 656
airware 89359.5 %
Перегретая
женские платья на осень больших размеров
491
796.6 %
124 458
124 458
airware 25347.9 %
Перегретая
женские платья на осень 2025
418
4694.4 %
126 278
126 278
airware 30210.1 %
Перегретая
женские платья на осень
6 171
231.1 %
319 268
319 268
airware 5173.68 %
Перегретая
женские платья для осени
57
8.2 %
341 568
341 568
airware 599242 %
Перегретая
женские платья весна-осень
44
28.6 %
304 628
304 628
airware 692336 %
Перегретая
женские платья больших размеров осень
41
20.7 %
125 213
125 213
airware 305398 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
42
273.1 %
125 213
125 213
airware 298126 %
Перегретая
женские платья больших размеров на осень
844
169 %
124 458
124 458
airware 14746.2 %
Перегретая
женские осенние платья с длинным рукавом
44
168.9 %
123 513
123 513
airware 280711 %
Перегретая
женские осенние платья нарядные
113
155.6 %
177 500
177 500
airware 157080 %
Перегретая
женские осенние платья длинные
140
330 %
145 656
145 656
airware 104040 %
Перегретая
женские осенние платья больших размеров
310
302.3 %
124 458
124 458
airware 40147.7 %
Перегретая
женские осенние платья
1 032
1264.1 %
319 268
319 268
airware 30936.8 %
Перегретая
женская платья осень
65
82.7 %
341 549
341 549
airware 525460 %
Перегретая
женская платья на осень
203
166 %
339 745
339 745
airware 167362 %
Перегретая
женская одежда платья осень
141
637.5 %
305 436
305 436
airware 216621 %
Перегретая
длинные платья женские осенние
722
202.3 %
145 656
145 656
airware 20174 %
Перегретая
джинсовые платья женские на осень
779
945.4 %
3 808
3 808
airware 488.83 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
34
180.8 %
19 368
19 368
airware 56964.7 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень короткие
416
160.6 %
2 396
2 396
airware 575.96 %
Перегретая
вязаные платья женские на осень длинные
898
158.8 %
13 317
13 317
airware 1482.96 %
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