Спрос на кроссовки женские чёрные осенние

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
осенние женские кроссовки черные
65
514.3 %
106 240
106 240
airware 163446 %
Перегретая
кроссовки чёрные осенние женские
45
459.1 %
106 240
106 240
airware 236089 %
Перегретая
черные кроссовки осенние женские
80
1550 %
106 240
106 240
airware 132800 %
Перегретая
черные женские кроссовки осенние
38
295.5 %
106 240
106 240
airware 279579 %
Перегретая
осенние кроссовки женские чёрные
42
1100 %
106 240
106 240
airware 252952 %
Перегретая
кроссовка женские осенние черные
47
161.9 %
106 240
106 240
airware 226043 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние
6 040
512.1 %
97 453
97 453
airware 1613.46 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние
3 408
643.7 %
97 444
97 444
airware 2859.27 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные
1 172
2203.8 %
97 403
97 403
airware 8310.84 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные
1 013
400.2 %
97 380
97 380
airware 9613.03 %
Перегретая
кроссовки черные осенние женские
466
286.5 %
97 313
97 313
airware 20882.6 %
Перегретая
осенние кроссовки женские черные
443
140.1 %
97 309
97 309
airware 21965.9 %
Перегретая
кроссовки женские черные осенние
402
348 %
97 303
97 303
airware 24204.7 %
Перегретая
черные осенние кроссовки женские
365
512 %
97 276
97 276
airware 26651 %
Перегретая
осенние черные кроссовки женские
91
1250 %
84 949
84 949
airware 93350.5 %
Перегретая
осенние кроссовки черные женские
94
890 %
84 939
84 939
airware 90360.6 %
Перегретая
кроссовки осенние женские чёрные
101
5000 %
84 913
84 913
airware 84072.3 %
Перегретая
женские осенние кроссовки черные
125
110.3 %
83 920
83 920
airware 67136 %
Перегретая
кроссовки женские осенние чёрные
128
102.4 %
83 636
83 636
airware 65340.6 %
Перегретая
кроссовки женские чёрные осенние
133
1950 %
83 368
83 368
airware 62682.7 %
Перегретая
кроссовки чёрные женские осенние
183
288.9 %
81 134
81 134
airware 44335.5 %
Перегретая
кроссовки осенние черные женские
283
998.1 %
78 876
78 876
airware 27871.4 %
Перегретая
чёрные кроссовки женские осенние
289
134.1 %
78 859
78 859
airware 27286.8 %
Перегретая
черные кроссовки женские кожаные осенние
61
356.7 %
76 612
76 612
airware 125593 %
Перегретая
кроссовки женские черные осенние кожаные
73
471.4 %
76 586
76 586
airware 104912 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные кожаные
121
139.1 %
75 912
75 912
airware 62737.2 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние черные
111
327.5 %
75 912
75 912
airware 68389.2 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние кожаные
152
3750 %
75 912
75 912
airware 49942.1 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные кожаные
159
167.8 %
75 912
75 912
airware 47743.4 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние кожаные
486
234.2 %
75 912
75 912
airware 15619.8 %
Перегретая
осенние кроссовки женские черные кожаные
96
185.2 %
75 912
75 912
airware 79075 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние высокие
80
171.2 %
46 861
46 861
airware 58576.2 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные высокие
41
255 %
46 861
46 861
airware 114295 %
Перегретая
осенние кроссовки женские высокие черные
40
203.8 %
46 861
46 861
airware 117152 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие черные
49
54.3 %
46 861
46 861
airware 95634.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские высокие черные
60
350 %
46 851
46 851
airware 78085 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые черные осенние
75
675 %
25 672
25 672
airware 34229.3 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние замшевые
60
183.3 %
25 672
25 672
airware 42786.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские натуральная кожа черные
113
247.4 %
24 434
24 434
airware 21623 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние натуральная кожа
142
186.5 %
24 088
24 088
airware 16963.4 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние натуральная кожа
145
266.4 %
24 044
24 044
airware 16582.1 %
Перегретая
кроссовки женские осенние натуральная кожа черные
209
647.1 %
23 466
23 466
airware 11227.8 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные натуральная кожа
56
344.7 %
22 509
22 509
airware 40194.6 %
Перегретая
кроссовки женские черные на платформе осенние
608
299.4 %
22 507
22 507
airware 3701.81 %
Перегретая
кроссовки на платформе женские осенние черные
377
354 %
22 482
22 482
airware 5963.4 %
Перегретая
кроссовки черные женские натуральная кожа осенние
38
425 %
22 418
22 418
airware 58994.7 %
Перегретая
черные кроссовки на платформе женские осенние
115
908.3 %
21 972
21 972
airware 19106.1 %
Перегретая
осенние кроссовки женские на платформе черные
104
408.6 %
21 967
21 967
airware 21122.1 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные на платформе
119
490.7 %
21 879
21 879
airware 18385.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские на платформе черные
172
173.4 %
21 537
21 537
airware 12521.5 %
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