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
черные женские кроссовки на осень
392
115.4 %
88 803
88 803
airware 22653.8 %
Перегретая
кроссовки черные осенние женские
457
358.8 %
88 800
88 800
airware 19431.1 %
Перегретая
черные осенние кроссовки женские
356
558.6 %
88 793
88 793
airware 24941.8 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные
15 575
159.4 %
88 792
88 792
airware 570.09 %
Перегретая
кроссовки осенние черные женские
259
759.4 %
88 792
88 792
airware 34282.6 %
Перегретая
кроссовки женские черные осенние
348
269.3 %
88 790
88 790
airware 25514.4 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень
12 052
90.1 %
88 790
88 790
airware 736.72 %
Перегретая
кроссовки на осень женские черные
200
12.1 %
88 777
88 777
airware 44388.5 %
Перегретая
чёрные кроссовки женские осенние
230
61.1 %
88 775
88 775
airware 38597.8 %
Перегретая
кроссовки женские чёрные осень
172
36.9 %
88 743
88 743
airware 51594.8 %
Перегретая
кроссовки чёрные женские осенние
171
250 %
88 743
88 743
airware 51896.5 %
Перегретая
кроссовки черные осень женские
169
40.4 %
88 740
88 740
airware 52508.9 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень
369
38.1 %
74 785
74 785
airware 20266.9 %
Перегретая
кроссовки осень женские модные черные
98
266.1 %
71 523
71 523
airware 72982.7 %
Перегретая
кроссовки кожаные женские черные осень
47
42.2 %
70 171
70 171
airware 149300 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осень черные
183
183.6 %
70 171
70 171
airware 38344.8 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские черные осень
81
10.9 %
70 171
70 171
airware 86630.9 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень кожаные
1 014
85.9 %
70 171
70 171
airware 6920.22 %
Перегретая
кроссовки кожаные женские осень черные
113
232.5 %
70 171
70 171
airware 62098.2 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные кожаные
98
53.2 %
70 171
70 171
airware 71603.1 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние черные
96
1870 %
70 171
70 171
airware 73094.8 %
Перегретая
кроссовки на осень женские кожаные черные
51
32.3 %
70 171
70 171
airware 137590 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние кожаные
139
217.3 %
70 171
70 171
airware 50482.7 %
Перегретая
кроссовки черные женские кожаные осень
126
21.2 %
70 171
70 171
airware 55691.3 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные черные осень
70
150 %
70 171
70 171
airware 100244 %
Перегретая
кроссовки черные кожаные женские осень
136
2770 %
70 171
70 171
airware 51596.3 %
Перегретая
черные кроссовки женские кожаные осенние
46
98.4 %
70 171
70 171
airware 152546 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные кожаные
137
182.2 %
70 171
70 171
airware 51219.7 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожаные черные
988
212.8 %
70 171
70 171
airware 7102.33 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние кожаные
405
115.3 %
70 171
70 171
airware 17326.2 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные кожаные
812
97.9 %
70 171
70 171
airware 8641.75 %
Перегретая
кроссовки женские черные осенние кожаные
59
245 %
70 171
70 171
airware 118934 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные осень
63
167.2 %
70 171
70 171
airware 111383 %
Перегретая
женские кроссовки осень кожаные черные
48
22.7 %
70 171
70 171
airware 146190 %
Перегретая
женские кроссовки осень черные кожаные
138
144.4 %
70 171
70 171
airware 50848.6 %
Перегретая
осенние кроссовки женские черные кожаные
86
288.9 %
70 171
70 171
airware 81594.2 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные легкие
136
138.9 %
62 212
62 212
airware 45744.1 %
Перегретая
кроссовки женские черные легкие осень
105
72.1 %
62 212
62 212
airware 59249.5 %
Перегретая
кроссовки женские осень 35 размер черные
82
306.5 %
58 133
58 133
airware 70893.9 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень размер 36-37
58
11.7 %
52 351
52 351
airware 90260.3 %
Перегретая
кроссовки женские осень черные классические
474
157.5 %
51 921
51 921
airware 10953.8 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень высокие
60
250 %
48 080
48 080
airware 80133.3 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные высокие
45
264.3 %
47 312
47 312
airware 105138 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие черные
45
100 %
47 312
47 312
airware 105138 %
Перегретая
кроссовки осенние женские высокие черные
57
999999 %
47 146
47 146
airware 82712.3 %
Перегретая
кроссовки женские черные высокие осень
128
531.8 %
47 146
47 146
airware 36832.8 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние высокие
68
256.1 %
47 146
47 146
airware 69332.4 %
Перегретая
кроссовки высокие женские черные осень
61
485.7 %
47 146
47 146
airware 77288.5 %
Перегретая
кроссовки женские высокие черные осень
66
350 %
47 146
47 146
airware 71433.3 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень черные
107
200.7 %
47 146
47 146
airware 44061.7 %
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