Спрос на осень платья 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
трикотажные платья женские на осень теплые
60
159.1 %
18 215
18 215
airware 30358.3 %
Перегретая
платья женские для беременных осень
60
172.4 %
88 886
88 886
airware 148143 %
Перегретая
платья женские праздничные осенние
59
140.3 %
188 213
188 213
airware 319005 %
Перегретая
платья женские осение
58
1110 %
328 129
328 129
airware 565740 %
Перегретая
платья на каждый день женские осень
57
457.1 %
183 208
183 208
airware 321418 %
Перегретая
осенние платья длинные женские
57
27 %
153 123
153 123
airware 268637 %
Перегретая
платья на осень женские короткие
56
323.3 %
74 948
74 948
airware 133836 %
Перегретая
платья спортивные женские осень
55
5550 %
13 123
13 123
airware 23860 %
Перегретая
женские платья весна-осень
55
111.8 %
312 338
312 338
airware 567887 %
Перегретая
женские платья для осени
55
7.3 %
328 129
328 129
airware 596598 %
Перегретая
платья на осень женские повседневные больших размеров
54
11.4 %
65 087
65 087
airware 120531 %
Перегретая
платья женские осень праздничные
54
850 %
188 213
188 213
airware 348543 %
Перегретая
осенние платья женские больших
54
1750 %
128 426
128 426
airware 237826 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень миди
54
164.9 %
48 839
48 839
airware 90442.6 %
Перегретая
манго платья женские осень
53
167.8 %
949
949
airware 1790.57 %
Перегретая
платья женские миди осень
53
239.3 %
120 107
120 107
airware 226617 %
Перегретая
трикотажные платья женские больших размеров на осень
53
65.2 %
47 400
47 400
airware 89434 %
Перегретая
женские платья на осень короткие
53
328.9 %
74 877
74 877
airware 141277 %
Перегретая
платья женские осень лапша
52
18.4 %
17 271
17 271
airware 33213.5 %
Перегретая
платья женские больших размеров осенние
51
1070 %
129 353
129 353
airware 253633 %
Перегретая
платья женские для осени
51
104.5 %
328 129
328 129
airware 643390 %
Перегретая
трикотажные платья женские на осень стильные длинные
51
156.2 %
27 756
27 756
airware 54423.5 %
Перегретая
осенние платье женские
50
158.3 %
328 129
328 129
airware 656258 %
Перегретая
платья женские осень миди
50
0.5 %
120 107
120 107
airware 240214 %
Перегретая
платья осенние женские оверсайз
50
235.2 %
168 417
168 417
airware 336834 %
Перегретая
стильные женские платья на осень
50
362.5 %
145 145
145 145
airware 290290 %
Перегретая
платья женские осень длинные лапша
50
161.1 %
8 666
8 666
airware 17332 %
Перегретая
платья женские осень теплые
49
930 %
328 129
328 129
airware 669651 %
Перегретая
женские платья осенние весенние
48
12.3 %
312 338
312 338
airware 650704 %
Перегретая
тёплые платья женские на осень больших размеров длинные
46
220.4 %
4 476
4 476
airware 9730.43 %
Перегретая
ботинки женские осень под платье
46
2350 %
16 746
16 746
airware 36404.4 %
Перегретая
брендовые платья женские осенние
46
157 %
1 319
1 319
airware 2867.39 %
Перегретая
теплые платья женские на осень для беременных
44
343.3 %
7 543
7 543
airware 17143.2 %
Перегретая
осенние платья женские повседневные короткие
43
184.4 %
63 360
63 360
airware 147349 %
Перегретая
платья женские осенние короткие
40
999999 %
74 683
74 683
airware 186708 %
Перегретая
платья осенние женские лапша
40
950 %
17 078
17 078
airware 42695 %
Перегретая
женские платья осень-зима
40
300 %
266 372
266 372
airware 665930 %
Перегретая
платья осень весна женские
40
61.1 %
312 338
312 338
airware 780845 %
Перегретая
модные женские платья на осень
39
171.9 %
86 401
86 401
airware 221541 %
Перегретая
платье женские осень-весна
39
17.8 %
312 338
312 338
airware 800867 %
Перегретая
платья женские больших размеров осень длинные
38
155.6 %
72 248
72 248
airware 190126 %
Перегретая
женские платья осенние длинные
38
261.1 %
153 123
153 123
airware 402955 %
Перегретая
женские нарядные платья на осень
36
194 %
184 725
184 725
airware 513125 %
Перегретая
платья женские осень 2025 повседневные
36
162.5 %
88 634
88 634
airware 246206 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
36
12.1 %
4 475
4 475
airware 12430.6 %
Перегретая
тёплые платья на осень женские
36
950 %
47 418
47 418
airware 131717 %
Перегретая
вязаные платья на осень женские
35
179.6 %
20 097
20 097
airware 57420 %
Перегретая
женские платья больших размеров осенние
34
63.3 %
129 353
129 353
airware 380450 %
Перегретая
теплые платья на осень женские больших размеров
34
159.7 %
9 809
9 809
airware 28850 %
Перегретая
женские платья повседневные осень
33
521.4 %
164 522
164 522
airware 498552 %
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