Спрос на платье осени женское

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 повседневной женское осень
88
177.5 %
189 662
189 662
airware 215525 %
Перегретая
платье повседневное осень женское
155
347.4 %
189 662
189 662
airware 122363 %
Перегретая
платье повседневное осеннее женское
60
450 %
161 561
161 561
airware 269268 %
Перегретая
платье повседневное женское офисное осень
56
257.4 %
115 171
115 171
airware 205662 %
Перегретая
платье повседневное женское осень трикотаж
171
850 %
62 152
62 152
airware 36346.2 %
Перегретая
платье повседневное женское осень теплое
63
211.5 %
39 859
39 859
airware 63268.3 %
Перегретая
платье повседневное женское осень оверсайз
47
217.9 %
35 332
35 332
airware 75174.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень миди
161
620.8 %
97 095
97 095
airware 60307.5 %
Перегретая
платье повседневное женское осень короткое
167
256.2 %
62 845
62 845
airware 37631.7 %
Перегретая
платье повседневное женское осень длинное
76
295.2 %
99 217
99 217
airware 130549 %
Перегретая
платье повседневное женское осень больших размеров
303
433.5 %
65 839
65 839
airware 21729 %
Перегретая
платье повседневное женское осень 2025
136
204.5 %
88 363
88 363
airware 64972.8 %
Перегретая
платье повседневное женское осень
10 034
532.2 %
161 561
161 561
airware 1610.14 %
Перегретая
платье повседневное женское больших размеров осень
105
412.1 %
69 657
69 657
airware 66340 %
Перегретая
платье по фигуре женское осень
128
306 %
147 138
147 138
airware 114952 %
Перегретая
платье по колено женское осень
197
211.5 %
37 313
37 313
airware 18940.6 %
Перегретая
платье плюс сайз женское осень
91
261.6 %
124 053
124 053
airware 136322 %
Перегретая
платье плотное женское осень
54
167.4 %
13 690
13 690
airware 25351.8 %
Перегретая
платье плиссе женское осеннее
48
159.1 %
2 499
2 499
airware 5206.25 %
Перегретая
платье пиджак осень женское
55
172.2 %
3 631
3 631
airware 6601.82 %
Перегретая
платье пиджак осеннее женское
70
1700 %
3 607
3 607
airware 5152.86 %
Перегретая
платье пиджак женское осень
274
388.3 %
3 759
3 759
airware 1371.9 %
Перегретая
платье пиджак carolina shop женское осеннее праздничное вечернее
36
162.5 %
4
4
airware 11.11 %
Высокая
платье очень красивое женское осень
48
156.7 %
54 874
54 874
airware 114321 %
Перегретая
платье офисное повседневное женское осень
332
445.2 %
114 498
114 498
airware 34487.4 %
Перегретая
платье офисное осень женское
100
1061.1 %
138 283
138 283
airware 138283 %
Перегретая
платье офисное осеннее женское
476
478.9 %
131 356
131 356
airware 27595.8 %
Перегретая
платье офисное на осень женское
79
476.7 %
131 356
131 356
airware 166273 %
Перегретая
платье офисное женское осень
627
319.1 %
132 021
132 021
airware 21056 %
Перегретая
платье офисное женское деловое осень
272
319.3 %
134 770
134 770
airware 49547.8 %
Перегретая
платье офисное женское больших размеров осень
102
195.7 %
79 364
79 364
airware 77807.8 %
Перегретая
платье офисное деловое женское осень
100
350 %
134 770
134 770
airware 134770 %
Перегретая
платье осенью женское
170
203.7 %
341 568
341 568
airware 200922 %
Перегретая
платье осень-зима женское
124
477.6 %
259 805
259 805
airware 209520 %
Перегретая
платье осень-весна женское
49
194.1 %
304 628
304 628
airware 621690 %
Перегретая
платье осень трикотаж женское
144
221.4 %
78 887
78 887
airware 54782.6 %
Перегретая
платье осень теплое женское
118
2016.7 %
46 741
46 741
airware 39611 %
Перегретая
платье осень с длинным рукавом женское
59
268.5 %
123 513
123 513
airware 209344 %
Перегретая
платье осень праздничное женское
78
159.9 %
183 199
183 199
airware 234870 %
Перегретая
платье осень повседневное женское
84
168.3 %
161 561
161 561
airware 192335 %
Перегретая
платье осень офис женское
153
362.2 %
138 283
138 283
airware 90381 %
Перегретая
платье осень нарядное женское
224
365.5 %
177 500
177 500
airware 79241.1 %
Перегретая
платье осень миди женское
132
1370 %
123 676
123 676
airware 93693.9 %
Перегретая
платье осень лапша женское
94
177 %
17 293
17 293
airware 18396.8 %
Перегретая
платье осень короткое женское
230
311.4 %
76 467
76 467
airware 33246.5 %
Перегретая
платье осень зима женское больших размеров
96
238.2 %
88 093
88 093
airware 91763.5 %
Перегретая
платье осень зима женское
1 038
326.1 %
253 987
253 987
airware 24468.9 %
Перегретая
платье осень женское трикотаж
114
3850 %
78 871
78 871
airware 69185.1 %
Перегретая
платье осень женское теплое
279
2486.4 %
46 792
46 792
airware 16771.3 %
Перегретая
платье осень женское праздничное
171
512.2 %
180 371
180 371
airware 105480 %
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