Спрос на осенью платье

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
платье вечернее осеннее женское
589
217.7 %
184 406
184 406
airware 31308.3 %
Перегретая
платье женское осеннее вечернее
96
9650 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье осеннее женское вечернее
254
229.1 %
184 406
184 406
airware 72600.8 %
Перегретая
платье женское вечернее осеннее
249
1181.8 %
184 406
184 406
airware 74058.6 %
Перегретая
платье вечернее женское осеннее
96
690 %
184 406
184 406
airware 192090 %
Перегретая
платье женское вечернее осень
968
294.5 %
184 406
184 406
airware 19050.2 %
Перегретая
осеннее вечернее платье женское
112
480.8 %
184 406
184 406
airware 164648 %
Перегретая
вечернее платье осеннее женское
46
162.2 %
184 406
184 406
airware 400883 %
Перегретая
осеннее платье женское вечернее
62
1290 %
184 406
184 406
airware 297429 %
Перегретая
вечернее платье на осень женское
56
166.7 %
184 406
184 406
airware 329296 %
Перегретая
вечернее платье женское на осень
42
77.3 %
184 406
184 406
airware 439062 %
Перегретая
платье вечернее женское осень
291
296.4 %
184 406
184 406
airware 63369.8 %
Перегретая
платье осеннее вечернее женское
137
441.4 %
184 406
184 406
airware 134603 %
Перегретая
платье на осень женское вечернее
50
334.6 %
184 406
184 406
airware 368812 %
Перегретая
платье на каждый день женское осень
809
279.8 %
183 208
183 208
airware 22646.2 %
Перегретая
платье женское на каждый день осень
365
4105.6 %
183 208
183 208
airware 50194 %
Перегретая
платье на каждый день осень женское
62
171.6 %
183 208
183 208
airware 295497 %
Перегретая
платье женское осень на каждый день
59
253.4 %
183 208
183 208
airware 310522 %
Перегретая
платье женское осень 48
67
189.6 %
182 996
182 996
airware 273128 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осеннее
43
527.8 %
179 149
179 149
airware 416626 %
Перегретая
платье женское праздничное нарядное осень
235
1432.4 %
179 149
179 149
airware 76233.6 %
Перегретая
платье осеннее по фигуре
51
560 %
178 857
178 857
airware 350700 %
Перегретая
платье по фигуре осеннее
87
530 %
177 437
177 437
airware 203951 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осеннее
49
164 %
175 650
175 650
airware 358469 %
Перегретая
платье женское праздничное вечернее осень
45
850 %
175 650
175 650
airware 390333 %
Перегретая
платье макси осеннее
1 520
650.8 %
168 417
168 417
airware 11080.1 %
Перегретая
платье макси осень
245
149.2 %
168 417
168 417
airware 68741.6 %
Перегретая
осеннее платье макси
102
31.6 %
168 417
168 417
airware 165115 %
Перегретая
платье осень макси
131
304.1 %
168 417
168 417
airware 128563 %
Перегретая
платье на осень макси
85
94.1 %
168 417
168 417
airware 198138 %
Перегретая
платье осеннее макси
202
70.2 %
168 417
168 417
airware 83374.8 %
Перегретая
макси платье осеннее
54
162.5 %
168 417
168 417
airware 311883 %
Перегретая
платье макси на осень
113
20.2 %
168 417
168 417
airware 149042 %
Перегретая
платье осеннее женское повседневное
9 281
56.8 %
164 522
164 522
airware 1772.68 %
Перегретая
повседневное платье на осень женское
52
5250 %
164 522
164 522
airware 316388 %
Перегретая
платье женское на осень повседневное
876
29.2 %
164 522
164 522
airware 18781.1 %
Перегретая
женское платье на осень повседневное
46
120.4 %
164 522
164 522
airware 357657 %
Перегретая
женское платье повседневное осень
100
616.7 %
164 522
164 522
airware 164522 %
Перегретая
платье женское осеннее повседневное
1 271
68.5 %
164 522
164 522
airware 12944.3 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
75
258.3 %
164 522
164 522
airware 219363 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
47
420 %
164 522
164 522
airware 350047 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
9 333
8065.7 %
164 522
164 522
airware 1762.8 %
Перегретая
платье осеннее повседневное женское
93
880 %
164 522
164 522
airware 176905 %
Перегретая
женское повседневное платье осень
73
354.2 %
164 522
164 522
airware 225373 %
Перегретая
платье на повседневное женское осень
251
999999 %
164 522
164 522
airware 65546.6 %
Перегретая
платье женское осень повседневное
20 735
1776.9 %
164 522
164 522
airware 793.45 %
Перегретая
платье на осень повседневное женское
54
250 %
164 522
164 522
airware 304670 %
Перегретая
осеннее платье женское повседневное
1 654
48 %
164 522
164 522
airware 9946.92 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
107
48.2 %
164 522
164 522
airware 153759 %
Перегретая
платье повседневной женское осень
85
223.5 %
164 522
164 522
airware 193555 %
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