Спрос на кроссовки белые осенние

progress_activity
Фильтры
Спрос
Предложения
Конкуренция
Голубой океан
Восходящий тренд
Без брендов
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
белые мужские кроссовки осенние
37
182.1 %
187 890
187 890
airware 507811 %
Перегретая
белые осенние кроссовки
58
775 %
256 769
256 769
airware 442705 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние 40-41 белые
41
245.2 %
168 498
168 498
airware 410971 %
Перегретая
кроссовки белые осенние мужские
52
1683.3 %
188 647
188 647
airware 362783 %
Перегретая
белые кроссовки осенние мужские
53
246.3 %
188 647
188 647
airware 355938 %
Перегретая
белые кроссовки осенние
77
477.8 %
256 769
256 769
airware 333466 %
Перегретая
осенние кроссовки белые
79
426.2 %
256 769
256 769
airware 325024 %
Перегретая
осенние кроссовки белые женские
40
164.3 %
125 324
125 324
airware 313310 %
Перегретая
кроссовки осенние белые мужские
62
376.3 %
180 441
180 441
airware 291034 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние 42-43 белые
68
535.7 %
165 153
165 153
airware 242872 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
54
500 %
126 301
126 301
airware 233891 %
Перегретая
белые осенние кроссовки мужские
78
219.6 %
180 441
180 441
airware 231335 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние белые
42
166.7 %
92 043
92 043
airware 219150 %
Перегретая
кроссовки белые осенние
118
1916.7 %
256 769
256 769
airware 217601 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные белые осенние
43
587.5 %
90 673
90 673
airware 210867 %
Перегретая
кроссовки осенние белые
140
550 %
256 769
256 769
airware 183406 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые кожаные
71
201.1 %
90 102
90 102
airware 126904 %
Перегретая
кроссовки мужские черно белые осенние
39
2000 %
49 269
49 269
airware 126331 %
Перегретая
осенние кроссовки мужские белые
144
201.6 %
180 441
180 441
airware 125306 %
Перегретая
кроссовки мужские белые осенние кожаные
63
680 %
78 932
78 932
airware 125289 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие белые
46
167.9 %
56 041
56 041
airware 121828 %
Перегретая
кроссовка женские осенние белые
102
155.2 %
122 429
122 429
airware 120028 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние белые с черным
43
154.9 %
49 269
49 269
airware 114579 %
Перегретая
белые кроссовки мужские кожаные осенние
74
1107.1 %
78 932
78 932
airware 106665 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые высокие
54
195.9 %
56 256
56 256
airware 104178 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
122
250 %
122 429
122 429
airware 100352 %
Перегретая
мужские кроссовки белые осенние
188
254.3 %
180 441
180 441
airware 95979.3 %
Перегретая
кроссовки осенние мужские белые
196
643.9 %
180 441
180 441
airware 92061.7 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
134
95.7 %
122 429
122 429
airware 91364.9 %
Перегретая
кроссовки мужские белые осенние
198
1700 %
180 441
180 441
airware 91131.8 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние с белой подошвой
82
342.9 %
68 829
68 829
airware 83937.8 %
Перегретая
кроссовки осенние белые женские
153
362.2 %
122 429
122 429
airware 80019 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
167
745.8 %
126 094
126 094
airware 75505.4 %
Перегретая
мужские кроссовки осенние белые
245
792.4 %
180 441
180 441
airware 73649.4 %
Перегретая
кроссовки осенние женские натуральная кожа белые
37
169.4 %
25 905
25 905
airware 70013.5 %
Перегретая
кроссовки мужские белые кожаные осенние
115
688.9 %
78 932
78 932
airware 68636.5 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние высокие
80
397.8 %
54 704
54 704
airware 68380 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние натуральная кожа
41
163.9 %
25 907
25 907
airware 63187.8 %
Перегретая
кроссовки женские белые осенние
217
154.7 %
121 668
121 668
airware 56068.2 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние черно белые
86
440.9 %
48 049
48 049
airware 55870.9 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние белые 46
41
170.6 %
22 295
22 295
airware 54378.1 %
Перегретая
кроссовки осенние женские на платформе белые
44
364.3 %
21 549
21 549
airware 48975 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние высокие белые
102
200 %
48 863
48 863
airware 47904.9 %
Перегретая
белые осенние кроссовки женские
250
250 %
116 366
116 366
airware 46546.4 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние nike белые
141
431.1 %
64 461
64 461
airware 45717 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние кожаные
207
168.3 %
87 098
87 098
airware 42076.3 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние модные белые
86
711.5 %
35 044
35 044
airware 40748.8 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние черные с белой подошвой
69
252.9 %
27 013
27 013
airware 39149.3 %
Перегретая
белые кроссовки мужские осенние
480
198.6 %
175 224
175 224
airware 36505 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние на платформе
66
170 %
23 711
23 711
airware 35925.8 %
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