Спрос на осенние кроссовки женские осенние

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
кожаные кроссовки осенние женские
92
312.9 %
156 349
156 349
airware 169945 %
Перегретая
кроссовки кожаные женские осенние
112
122.3 %
156 349
156 349
airware 139597 %
Перегретая
осенние женские кроссовки кожаные
104
38.9 %
156 349
156 349
airware 150336 %
Перегретая
кроссовки кожаные осенние женские
235
462.3 %
156 349
156 349
airware 66531.5 %
Перегретая
женские кроссовки осенние кожаные
106
123.8 %
156 349
156 349
airware 147499 %
Перегретая
осенние кожаные кроссовки женские
119
310.6 %
156 349
156 349
airware 131386 %
Перегретая
кроссовки женские осенние кожа
45
2300 %
156 349
156 349
airware 347442 %
Перегретая
женские осенние кроссовки кожаные
171
734 %
156 349
156 349
airware 91432.2 %
Перегретая
кожаные осенние кроссовки женские
195
375 %
156 349
156 349
airware 80179 %
Перегретая
осенние кроссовки кожаные женские
111
276.5 %
156 349
156 349
airware 140855 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осенние
57
520 %
156 349
156 349
airware 274296 %
Перегретая
кроссовки женские осенние кожаные
353
179.2 %
155 815
155 815
airware 44140.2 %
Перегретая
кроссовки осенние женские кожаные
579
765.5 %
155 815
155 815
airware 26911.1 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние
628
1132.8 %
155 815
155 815
airware 24811.3 %
Перегретая
осенние кроссовки женские кожаные
380
168.4 %
155 815
155 815
airware 41003.9 %
Перегретая
кроссовки осенние кожаные женские
359
230.5 %
155 815
155 815
airware 43402.5 %
Перегретая
кроссовки осенние женские модные
63
443.8 %
147 822
147 822
airware 234638 %
Перегретая
кроссовки модные женские осенние
44
1516.7 %
147 822
147 822
airware 335959 %
Перегретая
осенние кроссовки женские модные
51
442.3 %
147 822
147 822
airware 289847 %
Перегретая
кроссовки женские осенние модные
74
790 %
147 822
147 822
airware 199759 %
Перегретая
кроссовки женские модные осенние
46
970 %
147 822
147 822
airware 321352 %
Перегретая
кроссовки с амортизацией женские осенние
47
156.8 %
141 906
141 906
airware 301928 %
Перегретая
кроссовки беговые осенние женские
33
1700 %
139 560
139 560
airware 422909 %
Перегретая
беговые кроссовки женские осенние
35
825 %
139 560
139 560
airware 398743 %
Перегретая
кроссовки осенние для бега женские
36
326.9 %
139 560
139 560
airware 387667 %
Перегретая
кроссовки женские беговые осенние
109
172.5 %
139 560
139 560
airware 128037 %
Перегретая
кроссовки беговые женские осенние
57
366.7 %
139 560
139 560
airware 244842 %
Перегретая
осенние кроссовки для бега женские
36
206.5 %
139 560
139 560
airware 387667 %
Перегретая
кроссовки классические женские осенние
105
2150 %
138 797
138 797
airware 132188 %
Перегретая
кроссовки для бега женские осенние
186
445.7 %
137 063
137 063
airware 73689.8 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
64
761.1 %
133 350
133 350
airware 208359 %
Перегретая
белые осенние кроссовки женские
225
642.1 %
133 350
133 350
airware 59266.7 %
Перегретая
кроссовки осенние белые женские
139
681.8 %
133 350
133 350
airware 95935.2 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
157
7900 %
133 350
133 350
airware 84936.3 %
Перегретая
кроссовка женские осенние белые
102
195.7 %
133 350
133 350
airware 130735 %
Перегретая
кроссовки женские белые осенние
134
36.5 %
133 350
133 350
airware 99514.9 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
120
71.2 %
133 350
133 350
airware 111125 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
91
1250 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые
416
305.6 %
132 880
132 880
airware 31942.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние
1 021
182.6 %
132 880
132 880
airware 13014.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские белые
348
6910 %
132 880
132 880
airware 38183.9 %
Перегретая
осенние кроссовки женские белые
1 793
161.5 %
132 880
132 880
airware 7411.04 %
Перегретая
кроссовки с высокой подошвой женские осенние
55
175 %
104 862
104 862
airware 190658 %
Перегретая
кроссовки осенние женские на низкой подошве
53
2700 %
95 492
95 492
airware 180174 %
Перегретая
кроссовки женские осенние на низкой подошве
40
850 %
95 492
95 492
airware 238730 %
Перегретая
кроссовки для ходьбы женские осенние
131
198.9 %
93 846
93 846
airware 71638.2 %
Перегретая
кроссовки осенние женские натуральная
258
579.3 %
92 937
92 937
airware 36022.1 %
Перегретая
кроссовки осенние женские натуральные
55
279.2 %
92 937
92 937
airware 168976 %
Перегретая
кроссовки женские осенние натуральные
61
294 %
92 937
92 937
airware 152356 %
Перегретая
кроссовки женские осенние натуральная
168
273.1 %
92 937
92 937
airware 55319.6 %
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