Спрос на осенние кроссовки

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
кроссовки женские осенние белые кожаные
50
283.3 %
92 188
92 188
airware 184376 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние белые
52
173.8 %
92 188
92 188
airware 177285 %
Перегретая
женские кроссовки на осень белые кожаные
33
10 %
92 188
92 188
airware 279358 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые кожаные
319
519.1 %
92 171
92 171
airware 28893.7 %
Перегретая
кроссовки женские белые кожаные осенние
178
44.2 %
92 171
92 171
airware 51781.5 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожаные белые
763
287.6 %
92 171
92 171
airware 12080.1 %
Перегретая
белые кроссовки женские кожаные осень
84
2850 %
92 171
92 171
airware 109727 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень кожаные
585
174.1 %
92 171
92 171
airware 15755.7 %
Перегретая
кроссовки белые женские осень кожа
85
252.4 %
91 698
91 698
airware 107880 %
Перегретая
кроссовки женские мягкие удобные осень
135
1177.3 %
91 335
91 335
airware 67655.6 %
Перегретая
чёрные женские кроссовки на осень
39
45.1 %
90 269
90 269
airware 231459 %
Перегретая
кроссовки осенние чёрные женские
37
314.3 %
90 255
90 255
airware 243932 %
Перегретая
женские кроссовки демисезонные весна-осень высокие
38
168.8 %
89 950
89 950
airware 236711 %
Перегретая
черные кроссовки осенние женские
78
2650 %
89 931
89 931
airware 115296 %
Перегретая
женские кроссовки высокие осень
32
278.6 %
89 910
89 910
airware 280969 %
Перегретая
кроссовки осенние женские чёрные
84
370 %
89 905
89 905
airware 107030 %
Перегретая
осенние кроссовки черные женские
86
323.9 %
89 894
89 894
airware 104528 %
Перегретая
черный кроссовки женские осень
50
106.2 %
89 691
89 691
airware 179382 %
Перегретая
кроссовки на осень черные женские
54
104.3 %
89 655
89 655
airware 166028 %
Перегретая
кроссовки черные на осень женские
56
62 %
89 635
89 635
airware 160062 %
Перегретая
осенние женские кроссовки черные
58
1400 %
89 631
89 631
airware 154536 %
Перегретая
кроссовки женские черный осень
44
226 %
89 631
89 631
airware 203707 %
Перегретая
черные кроссовки на осень женские
60
70 %
89 503
89 503
airware 149172 %
Перегретая
кроссовки женские черные на осень
61
29.2 %
89 294
89 294
airware 146384 %
Перегретая
черные кроссовки женские осень
73
75.9 %
89 292
89 292
airware 122318 %
Перегретая
женские кроссовки на осень черные
75
77.1 %
89 262
89 262
airware 119016 %
Перегретая
осенние черные кроссовки женские
82
580.8 %
89 247
89 247
airware 108838 %
Перегретая
бежевые кроссовки осенние
54
204.3 %
89 205
89 205
airware 165194 %
Перегретая
женские осенние кроссовки черные
98
71 %
89 194
89 194
airware 91014.3 %
Перегретая
женские черные кроссовки осень
103
497.8 %
89 179
89 179
airware 86581.5 %
Перегретая
кроссовки женские на осень черные
104
75.3 %
89 174
89 174
airware 85744.2 %
Перегретая
кроссовки женские чёрные осенние
115
1100 %
89 130
89 130
airware 77504.3 %
Перегретая
кроссовки женские осенние чёрные
123
105.7 %
89 123
89 123
airware 72457.7 %
Перегретая
черные кроссовки осень женские
126
223.9 %
89 121
89 121
airware 70731 %
Перегретая
кроссовки осень черные женские
120
495.5 %
89 119
89 119
airware 74265.8 %
Перегретая
кроссовки черные женские осень
135
58 %
89 114
89 114
airware 66010.4 %
Перегретая
кроссовки мужские белые осень кожа
37
182.1 %
88 855
88 855
airware 240149 %
Перегретая
кроссовки мужские белые кожаные осенние
65
70.4 %
88 855
88 855
airware 136700 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние кожаные белые
374
813.3 %
88 855
88 855
airware 23758 %
Перегретая
кроссовки мужские осенние белые кожаные
444
572.4 %
88 855
88 855
airware 20012.4 %
Перегретая
белые кроссовки мужские кожаные осенние
56
204.5 %
88 855
88 855
airware 158670 %
Перегретая
кроссовки мужские белые осенние кожаные
40
83.3 %
88 855
88 855
airware 222138 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние
5 752
976.2 %
88 853
88 853
airware 1544.73 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние
3 104
3477.3 %
88 845
88 845
airware 2862.27 %
Перегретая
женские кроссовки осень черные
1 204
2886.6 %
88 824
88 824
airware 7377.41 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные
1 002
287.4 %
88 821
88 821
airware 8864.37 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные
843
149.8 %
88 821
88 821
airware 10536.3 %
Перегретая
кроссовки осень женские черные
299
131.2 %
88 816
88 816
airware 29704.3 %
Перегретая
осенние кроссовки женские черные
405
140.1 %
88 807
88 807
airware 21927.7 %
Перегретая
женские кроссовки черные осень
541
323.1 %
88 805
88 805
airware 16415 %
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