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
сумки женские белые
339
160.6 %
174 274
174 274
airware 51408.3 %
Перегретая
белые сумки женские
325
395.2 %
174 274
174 274
airware 53622.8 %
Перегретая
белые базовые футболки женские
73
992.9 %
167 500
167 500
airware 229452 %
Перегретая
базовые белые футболки женские
86
1178.6 %
166 853
166 853
airware 194015 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные белые 40
44
450 %
163 623
163 623
airware 371870 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные белые 39
414
227.7 %
152 859
152 859
airware 36922.5 %
Перегретая
нижнее белье трусики женские
52
916.7 %
152 449
152 449
airware 293171 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые без шнурков
680
202.8 %
148 813
148 813
airware 21884.3 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень без шнурков
405
793.8 %
148 813
148 813
airware 36743.9 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные белые без шнурков
186
665.4 %
147 168
147 168
airware 79122.6 %
Перегретая
стельки кожаные белые женские
59
140.3 %
145 845
145 845
airware 247195 %
Перегретая
белая кроссовки женские
59
160.7 %
145 208
145 208
airware 246115 %
Перегретая
кроссовка женские белые
80
85.6 %
145 208
145 208
airware 181510 %
Перегретая
белые женские кросовки
54
18.4 %
145 208
145 208
airware 268904 %
Перегретая
белые женские красовки
42
125 %
145 208
145 208
airware 345733 %
Перегретая
красовки женские белые
255
55.4 %
145 208
145 208
airware 56944.3 %
Перегретая
крассовки женские белые
72
168.2 %
145 208
145 208
airware 201678 %
Перегретая
женские белые красовки
40
92.9 %
145 208
145 208
airware 363020 %
Перегретая
кроссы белые женские
550
126.3 %
145 208
145 208
airware 26401.5 %
Перегретая
кроссовки женские белый
74
69.4 %
145 208
145 208
airware 196227 %
Перегретая
женские белые кросовки
68
86 %
145 208
145 208
airware 213541 %
Перегретая
красавки белые женские
47
2.5 %
145 208
145 208
airware 308953 %
Перегретая
белые кроссовки для спорта женские
40
283.3 %
144 269
144 269
airware 360672 %
Перегретая
спортивные белые кроссовки женские
48
64.3 %
144 269
144 269
airware 300560 %
Перегретая
спортивные кроссовки женские белые
68
71.4 %
144 269
144 269
airware 212160 %
Перегретая
кроссовки белые для спорта женские
51
587.5 %
144 269
144 269
airware 282880 %
Перегретая
белые кроссовки женские для спорта
58
111.1 %
144 269
144 269
airware 248740 %
Перегретая
кроссовки спортивные белые женские
64
35.3 %
144 269
144 269
airware 225420 %
Перегретая
кроссовки белые женские для спорта
48
483.3 %
144 269
144 269
airware 300560 %
Перегретая
белые кроссовки спортивные женские
39
20.9 %
144 269
144 269
airware 369920 %
Перегретая
кроссовки белый женские
126
107.5 %
142 929
142 929
airware 113436 %
Перегретая
белые кроссы женские
266
82.3 %
142 929
142 929
airware 53732.7 %
Перегретая
белые красовки женские
93
880 %
142 929
142 929
airware 153687 %
Перегретая
белые кросовки женские
197
54.8 %
142 929
142 929
airware 72552.8 %
Перегретая
красовки белые женские
151
31.2 %
142 929
142 929
airware 94655 %
Перегретая
красавки женские белые
175
109.1 %
142 929
142 929
airware 81673.7 %
Перегретая
кроссовки спортивные женские белые
116
78.9 %
142 293
142 293
airware 122666 %
Перегретая
кроссовки женские спортивные белые
164
76.2 %
142 293
142 293
airware 86764 %
Перегретая
белые спортивные кроссовки женские
131
212 %
142 293
142 293
airware 108621 %
Перегретая
кроссовки белые спортивные женские
177
222.3 %
142 293
142 293
airware 80391.5 %
Перегретая
кроссовки женские белые для спорта
110
85.8 %
142 293
142 293
airware 129357 %
Перегретая
кроссовки белые женские спортивные
223
177.6 %
142 293
142 293
airware 63808.5 %
Перегретая
белые демисезонные кроссовки женские
55
550 %
141 564
141 564
airware 257389 %
Перегретая
кроссовки женские осень-весна белые
76
21.7 %
141 564
141 564
airware 186268 %
Перегретая
демисезонные кроссовки женские белые
46
234 %
141 564
141 564
airware 307748 %
Перегретая
кроссовки демисезонные белые женские
60
290 %
141 564
141 564
airware 235940 %
Перегретая
белые кроссовки демисезонные женские
69
315.4 %
141 564
141 564
airware 205165 %
Перегретая
кроссовки женские осень весна белые
45
7.9 %
141 564
141 564
airware 314587 %
Перегретая
кросовки белые женские
520
51.6 %
141 557
141 557
airware 27222.5 %
Перегретая
женские кроссовки белые
1 426
32.3 %
141 557
141 557
airware 9926.86 %
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