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
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
спортивные платья женские осенние
410
332.8 %
13 572
13 572
airware 3310.24 %
Перегретая
женские трикотажные платья больших размеров осень
55
339.5 %
48 463
48 463
airware 88114.5 %
Перегретая
платья вязаные женские осень
3 411
347.4 %
19 507
19 507
airware 571.89 %
Перегретая
женские теплые платья на осень
264
350 %
46 785
46 785
airware 17721.6 %
Перегретая
платья осенние женские больших размеров
3 255
350 %
124 458
124 458
airware 3823.59 %
Перегретая
нарядные платья на осень женские
37
358.3 %
179 799
179 799
airware 485943 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
41
365.4 %
46 996
46 996
airware 114624 %
Перегретая
теплые платья женские на осень мусульманские
89
367.9 %
725
725
airware 814.61 %
Перегретая
платья женские осень 2025
2 875
407.1 %
127 646
127 646
airware 4439.86 %
Перегретая
платья осенние женские миди
43
408.3 %
123 676
123 676
airware 287619 %
Перегретая
платья на осень женские 2025
352
416.7 %
126 278
126 278
airware 35874.4 %
Перегретая
платья женские беларусь осень
152
430 %
12 045
12 045
airware 7924.34 %
Перегретая
женские платья осень зима
179
430.9 %
259 805
259 805
airware 145142 %
Перегретая
платья вязаные женские осень больших размеров
137
452.9 %
4 001
4 001
airware 2920.44 %
Перегретая
платья повседневные женские осень
435
456.5 %
189 662
189 662
airware 43600.5 %
Перегретая
платья теплые женские на осень больших размеров
258
459.5 %
11 113
11 113
airware 4307.36 %
Перегретая
платья на осень женские вязаные
38
472.2 %
19 395
19 395
airware 51039.5 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров
133
479 %
11 091
11 091
airware 8339.1 %
Перегретая
трикотажные платья на осень женские
124
492.9 %
78 875
78 875
airware 63608.9 %
Перегретая
платья женские осень зима
420
496.8 %
253 987
253 987
airware 60473.1 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
57
525 %
125 213
125 213
airware 219672 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
44
538.9 %
17 316
17 316
airware 39354.5 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
99
545 %
148 682
148 682
airware 150184 %
Перегретая
платья осенние женские длинные теплое
204
547.6 %
39 811
39 811
airware 19515.2 %
Перегретая
платья на осень женские трикотажные
127
558 %
78 884
78 884
airware 62113.4 %
Перегретая
платья женские повседневные осень
2 006
564.4 %
189 662
189 662
airware 9454.74 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
42
575 %
76 469
76 469
airware 182069 %
Перегретая
платья осень зима женские
205
619.4 %
259 805
259 805
airware 126734 %
Перегретая
женская одежда платья осень
141
637.5 %
305 436
305 436
airware 216621 %
Перегретая
платья женские офисные осень
168
650 %
138 283
138 283
airware 82311.3 %
Перегретая
платья женские повседневные больших размеров осень
517
665.5 %
65 975
65 975
airware 12761.1 %
Перегретая
теплые платья женские на осень короткие
551
690.7 %
5 421
5 421
airware 983.85 %
Перегретая
платья осень больших размеров женские
190
705.2 %
124 053
124 053
airware 65291.1 %
Перегретая
платья офисные женские осенние
70
827.8 %
131 356
131 356
airware 187651 %
Перегретая
платья женские осень повседневные
1 564
835.9 %
189 662
189 662
airware 12126.7 %
Перегретая
платья женские осение
64
850 %
341 549
341 549
airware 533670 %
Перегретая
джинсовые платья женские на осень
779
945.4 %
3 808
3 808
airware 488.83 %
Перегретая
платья на осень женские офисные
129
971.4 %
138 283
138 283
airware 107196 %
Перегретая
платья женские с длинным рукавом на осень
178
1097.1 %
218 326
218 326
airware 122655 %
Перегретая
женские осенние платья
1 032
1264.1 %
319 268
319 268
airware 30936.8 %
Перегретая
женские платья осень 2025
296
1607.9 %
126 278
126 278
airware 42661.5 %
Перегретая
осенний женские платья
37
1900 %
341 568
341 568
airware 923157 %
Перегретая
женские платья на осень длинные
163
2087.5 %
145 656
145 656
airware 89359.5 %
Перегретая
платья весна осень женское
104
2130 %
300 985
300 985
airware 289409 %
Перегретая
осени платья женские
489
3310 %
319 268
319 268
airware 65290 %
Перегретая
платья осенние женские для беременных
36
3650 %
87 902
87 902
airware 244172 %
Перегретая
женские платья на осень повседневные
1 447
3857.9 %
189 662
189 662
airware 13107.3 %
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