Спрос на белье женские

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 носки женские спортивные
47
472.2 %
23 630
23 630
airware 50276.6 %
Перегретая
носки женские спортивные белые
47
297.4 %
23 630
23 630
airware 50276.6 %
Перегретая
носки женские белые спортивные
88
2983.3 %
23 626
23 626
airware 26847.7 %
Перегретая
белые носки спортивные женские
41
2000 %
23 587
23 587
airware 57529.3 %
Перегретая
носки белые для спорта женские
37
320 %
23 586
23 586
airware 63745.9 %
Перегретая
носки белые женские для спорта
40
316.7 %
23 583
23 583
airware 58957.5 %
Перегретая
носки белые женские спортивные
106
303.3 %
23 576
23 576
airware 22241.5 %
Перегретая
кроссовки женские зимние белые nike
75
150 %
23 558
23 558
airware 31410.7 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные натуральная кожа белые
625
818.1 %
23 540
23 540
airware 3766.4 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные натуральная кожа кожаные белые
556
832.5 %
23 540
23 540
airware 4233.81 %
Перегретая
кроссовки женские натуральная кожа демисезонные белые
280
72.3 %
23 538
23 538
airware 8406.43 %
Перегретая
кроссовки женские натуральная кожа белые демисезонные
278
2.6 %
23 537
23 537
airware 8466.55 %
Перегретая
носки белые спортивные женские
263
3807.1 %
23 482
23 482
airware 8928.52 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые натуральная
70
319.2 %
23 439
23 439
airware 33484.3 %
Перегретая
зимние кроссовки женские высокие белые
63
166.7 %
23 372
23 372
airware 37098.4 %
Перегретая
кроссовки женские белые высокие зимние
70
7050 %
23 362
23 362
airware 33374.3 %
Перегретая
белье женские 18
61
504.5 %
23 160
23 160
airware 37967.2 %
Перегретая
женские 18 белье
78
999999 %
23 157
23 157
airware 29688.5 %
Перегретая
свитера женские белые
79
252.6 %
23 131
23 131
airware 29279.7 %
Перегретая
женские белье 18
288
264.9 %
23 119
23 119
airware 8027.43 %
Перегретая
белые женские свитера
51
390 %
23 053
23 053
airware 45202 %
Перегретая
женские белые свитера
39
279.4 %
23 027
23 027
airware 59043.6 %
Перегретая
кроссовки женские белые nike air
78
1250 %
22 982
22 982
airware 29464.1 %
Перегретая
белые кроссовки женские nike air
84
114.7 %
22 978
22 978
airware 27354.8 %
Перегретая
кроссовки женские зимние высокие белые
467
169.1 %
22 976
22 976
airware 4919.91 %
Перегретая
кроссовки женские зимние белые высокие
1 022
162.2 %
22 969
22 969
airware 2247.46 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые на платформе
655
372.6 %
22 931
22 931
airware 3500.92 %
Перегретая
кроссовки женские белые зимние высокие
244
821.4 %
22 927
22 927
airware 9396.31 %
Перегретая
кроссовки женские осень на платформе белые
373
57.2 %
22 919
22 919
airware 6144.5 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень на платформе
308
97.4 %
22 914
22 914
airware 7439.61 %
Перегретая
кроссовки женские белые на платформе осень
192
90.1 %
22 893
22 893
airware 11923.4 %
Перегретая
кроссовки на платформе женские осенние белые
136
475 %
22 810
22 810
airware 16772.1 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние на платформе
52
421.4 %
22 806
22 806
airware 43857.7 %
Перегретая
свитера белые женские
127
242.4 %
22 799
22 799
airware 17952 %
Перегретая
кроссовки зимние женские высокие белые
76
287.5 %
22 793
22 793
airware 29990.8 %
Перегретая
зимние кроссовки женские белые высокие
86
166.2 %
22 786
22 786
airware 26495.3 %
Перегретая
женские кроссовки осень на платформе белые
45
214.7 %
22 782
22 782
airware 50626.7 %
Перегретая
кроссовки женские на платформе белые осень
68
1310 %
22 778
22 778
airware 33497.1 %
Перегретая
кроссовки зимние женские белые высокие
103
163.2 %
22 774
22 774
airware 22110.7 %
Перегретая
кроссовки белые женские на платформе осень
129
856.2 %
22 744
22 744
airware 17631 %
Перегретая
белые кроссовки женские на платформе осень
93
614.3 %
22 642
22 642
airware 24346.2 %
Перегретая
кроссовки белые женские осень на платформе
106
31.5 %
22 638
22 638
airware 21356.6 %
Перегретая
кеды белые демисезонные женские
70
686.4 %
22 489
22 489
airware 32127.1 %
Перегретая
кеды белые женские демисезонные
72
130 %
22 487
22 487
airware 31231.9 %
Перегретая
кеды женские белые демисезонные
44
60 %
22 466
22 466
airware 51059.1 %
Перегретая
кроссовки женские белые замша
38
17.9 %
22 411
22 411
airware 58976.3 %
Перегретая
чёрные кроссовки с белой подошвой женские
33
44.3 %
22 225
22 225
airware 67348.5 %
Перегретая
кроссовки чёрные с белой подошвой женские
46
607.1 %
22 212
22 212
airware 48287 %
Перегретая
кроссовки женские чёрные с белой подошвой
45
33.3 %
22 202
22 202
airware 49337.8 %
Перегретая
кроссовки с белой подошвой женские черные
44
4450 %
22 202
22 202
airware 50459.1 %
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