Спрос на кроссовки женские осенние белые

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
белые кроссовки на осень женские
44
159.5 %
133 350
133 350
airware 303068 %
Перегретая
белые кроссовки женские на осень
46
150 %
133 350
133 350
airware 289891 %
Перегретая
кроссовки женские белые на осень
47
9.5 %
133 350
133 350
airware 283723 %
Перегретая
женские кроссовки на осень белые кожаные
33
10 %
92 188
92 188
airware 279358 %
Перегретая
кроссовки белые женские на осень
57
153.6 %
133 350
133 350
airware 233947 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
64
761.1 %
133 350
133 350
airware 208359 %
Перегретая
кроссовки женские осень-весна белые
59
22.8 %
117 902
117 902
airware 199834 %
Перегретая
женские кроссовки осень кожаные белые
49
222.2 %
92 188
92 188
airware 188139 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень зима
35
190 %
65 106
65 106
airware 186017 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые кожаные
50
283.3 %
92 188
92 188
airware 184376 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние белые
52
173.8 %
92 188
92 188
airware 177285 %
Перегретая
кроссовки высокие женские белые осень
36
500 %
58 874
58 874
airware 163539 %
Перегретая
кроссовки осенние женские белые высокие
36
159.1 %
58 668
58 668
airware 162967 %
Перегретая
белые кроссовки женские осень
82
160.3 %
133 350
133 350
airware 162622 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые высокие
39
925 %
58 668
58 668
airware 150431 %
Перегретая
кроссовки осень белые женские
90
216.7 %
133 350
133 350
airware 148167 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
91
1250 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
женские белые кроссовки на осень
91
656.7 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
кроссовка женские осенние белые
102
195.7 %
133 350
133 350
airware 130735 %
Перегретая
кроссовки высокие женские осень белые
49
338.2 %
58 668
58 668
airware 119731 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осень белые
50
163.6 %
58 668
58 668
airware 117336 %
Перегретая
кроссовки женские высокие белые осень
50
344.1 %
58 668
58 668
airware 117336 %
Перегретая
кроссовки осень женские белые
115
816.7 %
133 350
133 350
airware 115957 %
Перегретая
кроссовки белые женские осень высокие
52
176.8 %
58 668
58 668
airware 112823 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень белые
52
173.8 %
58 668
58 668
airware 112823 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
120
71.2 %
133 350
133 350
airware 111125 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие белые
53
182.5 %
58 668
58 668
airware 110694 %
Перегретая
белые женские кроссовки осень
121
145.2 %
133 350
133 350
airware 110207 %
Перегретая
белые кроссовки женские кожаные осень
84
2850 %
92 171
92 171
airware 109727 %
Перегретая
кроссовки белые женские высокие осень
54
158 %
58 668
58 668
airware 108644 %
Перегретая
кроссовки белые женские осень кожа
85
252.4 %
91 698
91 698
airware 107880 %
Перегретая
кроссовки женские белые осенние
134
36.5 %
133 350
133 350
airware 99514.9 %
Перегретая
кроссовки осенние белые женские
139
681.8 %
133 350
133 350
airware 95935.2 %
Перегретая
белые кроссовки осень женские
148
936.7 %
133 350
133 350
airware 90101.4 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
157
7900 %
133 350
133 350
airware 84936.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние высокие
72
850 %
58 668
58 668
airware 81483.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние кожаные
120
450 %
92 188
92 188
airware 76823.3 %
Перегретая
женские кроссовки демисезонные весна-осень белые
165
156.5 %
117 902
117 902
airware 71455.8 %
Перегретая
кроссовки белые натуральная кожа женские осень
37
386.4 %
26 030
26 030
airware 70351.4 %
Перегретая
кроссовки женские на платформе осень белые
35
3450 %
23 756
23 756
airware 67874.3 %
Перегретая
белые осенние кроссовки женские
225
642.1 %
133 350
133 350
airware 59266.7 %
Перегретая
женские кроссовки белые кожаные натуральные осень
50
4950 %
25 959
25 959
airware 51918 %
Перегретая
кроссовки женские белые кожаные осенние
178
44.2 %
92 171
92 171
airware 51781.5 %
Перегретая
женские кроссовки белые осень
258
31.9 %
133 350
133 350
airware 51686 %
Перегретая
женские кроссовки осень на платформе белые
45
214.7 %
22 782
22 782
airware 50626.7 %
Перегретая
кроссовки женские черно белые осень
69
27.5 %
33 884
33 884
airware 49107.2 %
Перегретая
кроссовки женские осень натуральная кожа белые
53
302.4 %
25 969
25 969
airware 48998.1 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень без шнурков
325
81.6 %
149 320
149 320
airware 45944.6 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние на платформе
52
421.4 %
22 806
22 806
airware 43857.7 %
Перегретая
кроссовки женские осенние натуральная кожа белые
61
288.9 %
25 933
25 933
airware 42513.1 %
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