Спрос на осенние кроссовки черные женские

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
кроссовки осень женские модные черные
98
266.1 %
71 523
71 523
airware 72982.7 %
Перегретая
кроссовки женские осенние чёрные
123
105.7 %
89 123
89 123
airware 72457.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные кожаные
98
53.2 %
70 171
70 171
airware 71603.1 %
Перегретая
кроссовки женские высокие черные осень
66
350 %
47 146
47 146
airware 71433.3 %
Перегретая
кроссовки женские осень 35 размер черные
82
306.5 %
58 133
58 133
airware 70893.9 %
Перегретая
черные кроссовки осень женские
126
223.9 %
89 121
89 121
airware 70731 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень 41
49
766.7 %
34 324
34 324
airware 70049 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень 40
66
133.3 %
45 881
45 881
airware 69516.7 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние высокие
68
256.1 %
47 146
47 146
airware 69332.4 %
Перегретая
кроссовки черные женские осень
135
58 %
89 114
89 114
airware 66010.4 %
Перегретая
кроссовки высокие женские осень черные
73
44.8 %
47 146
47 146
airware 64583.6 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 41
184
73.5 %
118 518
118 518
airware 64412 %
Перегретая
кроссовки кожаные женские осень черные
113
232.5 %
70 171
70 171
airware 62098.2 %
Перегретая
кроссовки женские черные легкие осень
105
72.1 %
62 212
62 212
airware 59249.5 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень 39
78
7750 %
45 527
45 527
airware 58367.9 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные натуральная кожа
39
228.6 %
22 542
22 542
airware 57800 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень 38
79
163.5 %
45 097
45 097
airware 57084.8 %
Перегретая
женские кроссовки осень черные на платформе
38
3850 %
21 298
21 298
airware 56047.4 %
Перегретая
кроссовки черные женские кожаные осень
126
21.2 %
70 171
70 171
airware 55691.3 %
Перегретая
кроссовки женские черные замшевые осень
42
790 %
22 993
22 993
airware 54745.2 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 37
219
13.5 %
119 545
119 545
airware 54586.8 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные с белой подошвой
62
79.2 %
33 682
33 682
airware 54325.8 %
Перегретая
кроссовки осень женские натуральная кожа черные
42
73.5 %
22 496
22 496
airware 53561.9 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 40
256
39.8 %
135 103
135 103
airware 52774.6 %
Перегретая
кроссовки черные осень женские
169
40.4 %
88 740
88 740
airware 52508.9 %
Перегретая
кроссовки чёрные женские осенние
171
250 %
88 743
88 743
airware 51896.5 %
Перегретая
кроссовки черные кожаные женские осень
136
2770 %
70 171
70 171
airware 51596.3 %
Перегретая
кроссовки женские чёрные осень
172
36.9 %
88 743
88 743
airware 51594.8 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные кожаные
137
182.2 %
70 171
70 171
airware 51219.7 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень натуральная кожа
44
96.7 %
22 484
22 484
airware 51100 %
Перегретая
женские кроссовки осень черные кожаные
138
144.4 %
70 171
70 171
airware 50848.6 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние кожаные
139
217.3 %
70 171
70 171
airware 50482.7 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние замшевые
46
403.8 %
22 993
22 993
airware 49984.8 %
Перегретая
кроссовки женские черно белые осень
69
27.5 %
33 884
33 884
airware 49107.2 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные легкие
136
138.9 %
62 212
62 212
airware 45744.1 %
Перегретая
кроссовки на осень женские черные
200
12.1 %
88 777
88 777
airware 44388.5 %
Перегретая
кроссовки женские осень замшевые черные
52
223.7 %
22 993
22 993
airware 44217.3 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень черные
107
200.7 %
47 146
47 146
airware 44061.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные на платформе
49
2400 %
21 218
21 218
airware 43302 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые черные осенние
55
153.7 %
22 993
22 993
airware 41805.4 %
Перегретая
чёрные кроссовки женские осенние
230
61.1 %
88 775
88 775
airware 38597.8 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осень черные
183
183.6 %
70 171
70 171
airware 38344.8 %
Перегретая
кроссовки женские черные высокие осень
128
531.8 %
47 146
47 146
airware 36832.8 %
Перегретая
кроссовки осенние черные женские
259
759.4 %
88 792
88 792
airware 34282.6 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные на платформе
63
20.8 %
21 097
21 097
airware 33487.3 %
Перегретая
кроссовки женские осень чёрные
270
592.9 %
88 804
88 804
airware 32890.4 %
Перегретая
кроссовки женские осень 2025 черные
47
25.8 %
15 294
15 294
airware 32540.4 %
Перегретая
кроссовки женские осень натуральная кожа черные
70
450 %
22 626
22 626
airware 32322.9 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные теплые
48
215.5 %
15 430
15 430
airware 32145.8 %
Перегретая
кроссовки женские осенние на платформе черные
67
76.4 %
21 095
21 095
airware 31485.1 %
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