Спрос на костюме женские осень

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
костюм женский для офиса осень
54
540.9 %
46 844
46 844
airware 86748.1 %
Перегретая
костюм женский офис осень
54
51.9 %
46 842
46 842
airware 86744.5 %
Перегретая
женский костюм на осень офис
53
132.8 %
46 837
46 837
airware 88371.7 %
Перегретая
костюм на осень женский в офис
53
126.7 %
46 834
46 834
airware 88366 %
Перегретая
костюмы офисные женские осень
50
1300 %
46 826
46 826
airware 93652 %
Перегретая
костюмы на осень женские офисные
828
16510 %
46 813
46 813
airware 5653.74 %
Перегретая
офисные костюмы женские осень
85
33.3 %
46 808
46 808
airware 55068.2 %
Перегретая
костюм офисный женский осень
839
293.2 %
46 806
46 806
airware 5578.78 %
Перегретая
костюм в офис женский осень
618
813 %
46 788
46 788
airware 7570.87 %
Перегретая
женский костюм на осень в офис
406
862 %
46 767
46 767
airware 11519 %
Перегретая
женский офисный костюм на осень
88
254.7 %
46 760
46 760
airware 53136.4 %
Перегретая
костюм на осень женский офисный
245
4.4 %
46 683
46 683
airware 19054.3 %
Перегретая
женский костюм в офис на осень
35
202.2 %
46 676
46 676
airware 133360 %
Перегретая
костюм офисный на осень женский
37
155.6 %
46 661
46 661
airware 126111 %
Перегретая
костюм осень офис женский
38
203.3 %
46 658
46 658
airware 122784 %
Перегретая
женские костюмы на осень офисные
228
506 %
46 646
46 646
airware 20458.8 %
Перегретая
костюм женский осень офис
102
22.3 %
46 599
46 599
airware 45685.3 %
Перегретая
костюм офис осень женский
152
280.4 %
46 557
46 557
airware 30629.6 %
Перегретая
костюм осень женский офисный
200
35.5 %
46 552
46 552
airware 23276 %
Перегретая
офисный костюм женский осень
179
151.1 %
46 541
46 541
airware 26000.6 %
Перегретая
костюм 2 женский осень
120
92.9 %
46 223
46 223
airware 38519.2 %
Перегретая
костюмы женские на осень большие размеры
71
12 %
45 924
45 924
airware 64681.7 %
Перегретая
костюм осень большие размеры женский
71
35.5 %
45 924
45 924
airware 64681.7 %
Перегретая
костюм женский большие размеры осень
67
117.5 %
45 900
45 900
airware 68507.5 %
Перегретая
костюм женский большого размера на осень
64
51.6 %
45 895
45 895
airware 71710.9 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров осень
59
24.7 %
45 874
45 874
airware 77752.5 %
Перегретая
костюм женский плюс сайз осень
47
96.9 %
45 853
45 853
airware 97559.6 %
Перегретая
костюмы на осень женские большие размеры
47
1225 %
45 848
45 848
airware 97548.9 %
Перегретая
костюм женские больших размеров осень
37
666.7 %
45 794
45 794
airware 123768 %
Перегретая
костюмы осень женские больших размеров
39
7.1 %
45 786
45 786
airware 117400 %
Перегретая
костюм женский большой размер осень
122
280.2 %
45 705
45 705
airware 37463.1 %
Перегретая
костюм женский осень больших размеров
122
8.1 %
45 701
45 701
airware 37459.8 %
Перегретая
костюм на осень больших размеров женский
83
33.8 %
45 689
45 689
airware 55047 %
Перегретая
костюм осень женский больших размеров
99
4.1 %
45 601
45 601
airware 46061.6 %
Перегретая
костюм теплый женский осень зима
80
236 %
45 295
45 295
airware 56618.8 %
Перегретая
костюм осень зима женский теплый
64
206.1 %
45 295
45 295
airware 70773.4 %
Перегретая
теплый костюм женский осень зима
67
1625 %
45 295
45 295
airware 67604.5 %
Перегретая
костюмы больших размеров женские осень
154
408.1 %
45 215
45 215
airware 29360.4 %
Перегретая
костюмы на осень женские больших размеров
1 353
1238.6 %
45 127
45 127
airware 3335.33 %
Перегретая
женские костюмы на осень большие размеры
389
16.8 %
45 122
45 122
airware 11599.5 %
Перегретая
женский костюм на осень больших размеров
376
2.6 %
45 116
45 116
airware 11998.9 %
Перегретая
женские костюмы больших размеров на осень
245
305.2 %
45 074
45 074
airware 18397.6 %
Перегретая
костюм больших размеров женский осень
233
678.1 %
45 060
45 060
airware 19339.1 %
Перегретая
женский костюм больших размеров на осень
281
139.9 %
45 056
45 056
airware 16034.2 %
Перегретая
костюмы женские больших размеров на осень
280
139.2 %
45 056
45 056
airware 16091.4 %
Перегретая
костюм на осень женский больших размеров
283
17.2 %
45 055
45 055
airware 15920.5 %
Перегретая
костюм женский на осень большие размеры
190
93.9 %
44 953
44 953
airware 23659.5 %
Перегретая
костюм женский на осень больших размеров
179
23.2 %
44 943
44 943
airware 25107.8 %
Перегретая
костюмы на осень женские для беременных
50
135.2 %
44 434
44 434
airware 88868 %
Перегретая
костюм женский для беременных на осень
216
26.9 %
44 434
44 434
airware 20571.3 %
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