Спрос на осенние женские 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 высокие осень белые
50
163.6 %
58 668
58 668
airware 117336 %
Перегретая
кроссовки женские замшевые осень
50
63.6 %
69 448
69 448
airware 138896 %
Перегретая
кроссовки осенние женские спортивные
50
883.3 %
306 326
306 326
airware 612652 %
Перегретая
кроссовки женские осень 39-40
50
178.2 %
389 115
389 115
airware 778230 %
Перегретая
кроссовки женские натуральная кожа осенние
50
122.4 %
50 536
50 536
airware 101072 %
Перегретая
кроссовки женские сигма осень
50
505.6 %
540
540
airware 1080 %
Перегретая
evita кроссовки женские осенние
50
407.1 %
286
286
airware 572 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень adidas
50
17.6 %
9 328
9 328
airware 18656 %
Перегретая
черный кроссовки женские осень
50
106.2 %
89 691
89 691
airware 179382 %
Перегретая
кроссовки осень o'shade женские
50
166.3 %
2 503
2 503
airware 5006 %
Перегретая
кроссовки женские осень большая полнота
50
242.3 %
7 543
7 543
airware 15086 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожанные
50
1200 %
156 349
156 349
airware 312698 %
Перегретая
кроссовки женские geox осень
50
128.6 %
308
308
airware 616 %
Перегретая
кроссовки женские высокие белые осень
50
344.1 %
58 668
58 668
airware 117336 %
Перегретая
кроссовки женские на осень натуральная кожа
50
675 %
50 536
50 536
airware 101072 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые кожаные
50
283.3 %
92 188
92 188
airware 184376 %
Перегретая
кроссовки женские осень каприз
50
5050 %
274
274
airware 548 %
Перегретая
кроссовки женские на позднюю осень
50
181.6 %
339
339
airware 678 %
Перегретая
кроссовки осенние женские утепленные непромокаемые
50
156.4 %
4 350
4 350
airware 8700 %
Перегретая
кроссовки женские осень натуральная кожа высокие
50
242.3 %
26 128
26 128
airware 52256 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожаные бежевые
50
764.3 %
39 265
39 265
airware 78530 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожаные nike
50
228.6 %
17 038
17 038
airware 34076 %
Перегретая
краус кроссовки женские кожаные осень
50
152 %
686
686
airware 1372 %
Перегретая
кроссовки женские 39 осень
50
75 %
381 914
381 914
airware 763828 %
Перегретая
кроссовки весна осень женские высокие
50
950 %
88 737
88 737
airware 177474 %
Перегретая
женские кроссовки белые кожаные натуральные осень
50
4950 %
25 959
25 959
airware 51918 %
Перегретая
кроссовки женские черные кожаные весна-осень 41
49
766.7 %
34 324
34 324
airware 70049 %
Перегретая
женские кроссовки осень больших размеров
49
61.4 %
37 179
37 179
airware 75875.5 %
Перегретая
кроссовки высокие женские осень белые
49
338.2 %
58 668
58 668
airware 119731 %
Перегретая
осенние кроссовки женские бежевые
49
540 %
58 118
58 118
airware 118608 %
Перегретая
женские кроссовки демисезонные весна-осень на платформе
49
156.5 %
49 590
49 590
airware 101204 %
Перегретая
женские туфли кроссовки осень
49
161.4 %
9 288
9 288
airware 18955.1 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные на платформе
49
2400 %
21 218
21 218
airware 43302 %
Перегретая
кроссовки на резинке женские осенние
49
66.7 %
1 003
1 003
airware 2046.94 %
Перегретая
женские кроссовки осень кожаные белые
49
222.2 %
92 188
92 188
airware 188139 %
Перегретая
утепленные кроссовки осенние женские
49
198.5 %
24 037
24 037
airware 49055.1 %
Перегретая
женские кроссовки на танкетке осенние
49
119 %
2 392
2 392
airware 4881.63 %
Перегретая
осенние кроссовки женские демисезонные
49
272.7 %
424 388
424 388
airware 866098 %
Перегретая
кроссовки женские серебристые осень
49
1683.3 %
12 030
12 030
airware 24551 %
Перегретая
кроссовки женские осень низкие
49
1683.3 %
13 285
13 285
airware 27112.2 %
Перегретая
кроссовки женские холодная осень
49
190 %
15 895
15 895
airware 32438.8 %
Перегретая
кроссовки на осень высокие женские
49
594.4 %
88 701
88 701
airware 181022 %
Перегретая
кроссовки беговые осень женские
49
158.9 %
139 560
139 560
airware 284816 %
Перегретая
спортивные осенние кроссовки женские
49
219 %
306 326
306 326
airware 625155 %
Перегретая
кроссовки утепленные женские осень высокие
49
156.5 %
10 622
10 622
airware 21677.6 %
Перегретая
кроссовки женские осень водонепроницаемые
48
735.7 %
11 930
11 930
airware 24854.2 %
Перегретая
кроссовки женские осень непромокаемые o'shade
48
161.6 %
104
104
airware 216.67 %
Перегретая
кроссовки женские pinterest осень
48
170 %
1 169
1 169
airware 2435.42 %
Перегретая
кроссовки ботинки осень женские
48
350 %
14 874
14 874
airware 30987.5 %
Перегретая
кроссовки широкие женские осень
48
583.3 %
57 835
57 835
airware 120490 %
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