Спрос на осенняя кроссовки

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
осенние кроссовки для бега женские
37
162.1 %
133 532
133 532
airware 360897 %
Перегретая
кроссовки беговые женские осень
50
206.2 %
133 510
133 510
airware 267020 %
Перегретая
кроссовки женские осень беговые
64
238.2 %
133 510
133 510
airware 208609 %
Перегретая
кроссовки осенние серые
64
531.8 %
131 840
131 840
airware 206000 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 40
382
61 %
131 173
131 173
airware 34338.5 %
Перегретая
кроссовки женские осень с черной подошвой
36
999999 %
130 892
130 892
airware 363589 %
Перегретая
кроссовки классические женские осенние
122
256.8 %
129 942
129 942
airware 106510 %
Перегретая
кроссовки для бега женские осенние
153
500 %
129 484
129 484
airware 84630.1 %
Перегретая
кроссовки для бега осень женские
146
285.5 %
129 484
129 484
airware 88687.7 %
Перегретая
кроссовки женские осень для бега
154
204 %
129 484
129 484
airware 84080.5 %
Перегретая
кроссовки женские для бега осень
64
340.9 %
129 484
129 484
airware 202319 %
Перегретая
женские кроссовки осень черные без шнурков
48
164.3 %
129 474
129 474
airware 269738 %
Перегретая
кроссовки осенние мужские на высокой подошве
56
450 %
129 373
129 373
airware 231023 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние высокая подошва
53
580 %
129 373
129 373
airware 244100 %
Перегретая
мужские кроссовки осенние на высокой подошве
55
184.1 %
129 373
129 373
airware 235224 %
Перегретая
осенние кроссовки мужские на высокой подошве
41
460 %
129 183
129 183
airware 315080 %
Перегретая
кроссовки мужские высокая подошва осенние
39
161.4 %
129 183
129 183
airware 331238 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 39
585
54.1 %
128 573
128 573
airware 21978.3 %
Перегретая
женские кроссовки на осень черные
112
999999 %
128 573
128 573
airware 114797 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние с высокой подошвой
129
226.7 %
127 029
127 029
airware 98472.1 %
Перегретая
кроссовки мужские на высокой подошве осенние
112
352.7 %
127 029
127 029
airware 113419 %
Перегретая
кроссовки мужские с высокой подошвой осенние
97
220.2 %
127 029
127 029
airware 130958 %
Перегретая
белые кроссовки на осень женские
59
2900 %
126 329
126 329
airware 214117 %
Перегретая
кроссовки женские белые на осень
66
25.8 %
126 329
126 329
airware 191408 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
54
500 %
126 301
126 301
airware 233891 %
Перегретая
кроссовки белые на осень женские
52
5150 %
126 147
126 147
airware 242590 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
167
745.8 %
126 094
126 094
airware 75505.4 %
Перегретая
кроссовки женские осень весна белые
68
47.1 %
126 044
126 044
airware 185359 %
Перегретая
кроссовки женские с черной подошвой осень
94
4650 %
125 509
125 509
airware 133520 %
Перегретая
осенние кроссовки белые женские
40
164.3 %
125 324
125 324
airware 313310 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные без шнурков
1 218
307.5 %
124 729
124 729
airware 10240.5 %
Перегретая
кроссовки осень 2025
157
117 %
124 654
124 654
airware 79397.5 %
Перегретая
кроссовки на осень 2025
107
231.6 %
124 654
124 654
airware 116499 %
Перегретая
женские кроссовки демисезонные весна-осень белые
142
152.2 %
124 617
124 617
airware 87758.5 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень весна
1 136
73.3 %
124 617
124 617
airware 10969.8 %
Перегретая
белые кроссовки женские на осень
59
160.7 %
124 241
124 241
airware 210578 %
Перегретая
кроссовки белые женские на осень
79
2025 %
122 857
122 857
airware 155515 %
Перегретая
кроссовки на осень женские белые
71
101.1 %
122 857
122 857
airware 173038 %
Перегретая
кроссовки осень белые женские
89
177.1 %
122 857
122 857
airware 138042 %
Перегретая
белые кроссовки женские осень
104
321.4 %
122 689
122 689
airware 117970 %
Перегретая
женские белые кроссовки на осень
92
280 %
122 689
122 689
airware 133358 %
Перегретая
белые женские кроссовки осень
146
3600 %
122 429
122 429
airware 83855.5 %
Перегретая
кроссовки осенние белые женские
153
362.2 %
122 429
122 429
airware 80019 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
134
95.7 %
122 429
122 429
airware 91364.9 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
122
250 %
122 429
122 429
airware 100352 %
Перегретая
кроссовки женские осень-весна белые
81
18.6 %
122 360
122 360
airware 151062 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 38
585
63.4 %
122 239
122 239
airware 20895.6 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние 42-43 высокие
86
157.5 %
122 224
122 224
airware 142121 %
Перегретая
кроссовки осень женские белые
117
950 %
121 732
121 732
airware 104044 %
Перегретая
кроссовки женские белые осенние
217
154.7 %
121 668
121 668
airware 56068.2 %
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