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
белые кроссовки женские осенние кожаные
120
450 %
92 188
92 188
airware 76823.3 %
Перегретая
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
кроссовки женские белые кожаные осенние
178
44.2 %
92 171
92 171
airware 51781.5 %
Перегретая
кроссовки осенние чёрные женские
37
314.3 %
90 255
90 255
airware 243932 %
Перегретая
черные кроссовки осенние женские
78
2650 %
89 931
89 931
airware 115296 %
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
осенние женские кроссовки черные
58
1400 %
89 631
89 631
airware 154536 %
Перегретая
кроссовка женские осенние черные
72
160.8 %
89 302
89 302
airware 124031 %
Перегретая
осенние черные кроссовки женские
82
580.8 %
89 247
89 247
airware 108838 %
Перегретая
женские осенние кроссовки черные
98
71 %
89 194
89 194
airware 91014.3 %
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
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
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
осенние кроссовки женские черные
405
140.1 %
88 807
88 807
airware 21927.7 %
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 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
чёрные кроссовки женские осенние
230
61.1 %
88 775
88 775
airware 38597.8 %
Перегретая
кроссовки чёрные женские осенние
171
250 %
88 743
88 743
airware 51896.5 %
Перегретая
женские кроссовки осенние высокие
51
687.5 %
88 720
88 720
airware 173961 %
Перегретая
женские осенние высокие кроссовки
60
216.7 %
88 536
88 536
airware 147560 %
Перегретая
кроссовки осенние женские высокие
2 345
834.3 %
88 348
88 348
airware 3767.51 %
Перегретая
осенние кроссовки женские высокие
1 140
521.1 %
88 325
88 325
airware 7747.81 %
Перегретая
кроссовки высокие осенние женские
708
432.7 %
88 320
88 320
airware 12474.6 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие
1 011
336.4 %
88 320
88 320
airware 8735.9 %
Перегретая
кроссовки осенние высокие женские
723
333.5 %
88 316
88 316
airware 12215.2 %
Перегретая
кроссовки женские высокие осенние
293
937.9 %
88 284
88 284
airware 30131.1 %
Перегретая
осенние кроссовки высокие женские
378
260 %
88 277
88 277
airware 23353.7 %
Перегретая
осенние высокие кроссовки женские
380
268.4 %
88 276
88 276
airware 23230.5 %
Перегретая
высокие осенние кроссовки женские
370
330.3 %
88 270
88 270
airware 23856.8 %
Перегретая
женские осенние кроссовки высокие
255
357.2 %
88 231
88 231
airware 34600.4 %
Перегретая
осенние женские кроссовки высокие
212
207 %
88 214
88 214
airware 41610.4 %
Перегретая
женские высокие кроссовки осенние
212
21250 %
88 204
88 204
airware 41605.7 %
Перегретая
высокие кроссовки осенние женские
186
291.6 %
88 177
88 177
airware 47407 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осенние
180
331.2 %
88 160
88 160
airware 48977.8 %
Перегретая
кроссовки высокие женские осенние
138
444.3 %
88 119
88 119
airware 63854.3 %
Перегретая
высокие женские кроссовки осенние
127
1026.9 %
88 046
88 046
airware 69327.6 %
Перегретая
ортопедические кроссовки женские осенние
331
309.8 %
84 515
84 515
airware 25533.2 %
Перегретая
кроссовки женские ортопедические осенние
887
228.1 %
84 515
84 515
airware 9528.19 %
Перегретая
кроссовки ортопедические женские осенние
157
130.5 %
84 515
84 515
airware 53831.2 %
Перегретая
женские кроссовки ортопедические осенние
46
2350 %
84 002
84 002
airware 182613 %
Перегретая
кроссовки осенние женские ортопедические
62
394.4 %
84 002
84 002
airware 135487 %
Перегретая
кроссовки осенние на высокой подошве женские
71
596.2 %
83 372
83 372
airware 117425 %
Перегретая
осенние кроссовки женские на высокой подошве
80
8050 %
83 372
83 372
airware 104215 %
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