Спрос на осеннее кроссовки женские

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
женские высокие кроссовки осенние
212
21250 %
88 204
88 204
airware 41605.7 %
Перегретая
женские ботинки кроссовки осень
67
163.6 %
14 483
14 483
airware 21616.4 %
Перегретая
женские белые кроссовки на осень
91
656.7 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
дутые кроссовки женские осень
72
155.9 %
2 186
2 186
airware 3036.11 %
Перегретая
джордан женские кроссовки осень
102
182.5 %
22 310
22 310
airware 21872.6 %
Перегретая
голубые кроссовки женские осень
70
487.5 %
16 792
16 792
airware 23988.6 %
Перегретая
высокие осенние кроссовки женские
370
330.3 %
88 270
88 270
airware 23856.8 %
Перегретая
высокие кроссовки осень женские
76
1570 %
88 147
88 147
airware 115983 %
Перегретая
высокие кроссовки осенние женские
186
291.6 %
88 177
88 177
airware 47407 %
Перегретая
высокие кроссовки на осень женские
97
4800 %
88 080
88 080
airware 90804.1 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень черные
107
200.7 %
47 146
47 146
airware 44061.7 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень натуральная кожа
235
169.9 %
25 993
25 993
airware 11060.8 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень белые
52
173.8 %
58 668
58 668
airware 112823 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осень
1 048
4606.5 %
88 326
88 326
airware 8428.05 %
Перегретая
высокие кроссовки женские осенние
180
331.2 %
88 160
88 160
airware 48977.8 %
Перегретая
высокие женские кроссовки осенние
127
1026.9 %
88 046
88 046
airware 69327.6 %
Перегретая
высокие женские кроссовки на осень
57
171.3 %
88 723
88 723
airware 155654 %
Перегретая
брендовые кроссовки женские осень
111
258.3 %
16 825
16 825
airware 15157.7 %
Перегретая
ботинки-кроссовки женские осень
388
244 %
14 375
14 375
airware 3704.9 %
Перегретая
ботинки осенние кроссовки женские
69
196.8 %
14 476
14 476
airware 20979.7 %
Перегретая
ботинки осенние женские кроссовки
216
275 %
14 374
14 374
airware 6654.63 %
Перегретая
ботинки осенние женские как кроссовки
54
185 %
10 671
10 671
airware 19761.1 %
Перегретая
ботинки кроссовки осень женские
135
350 %
14 438
14 438
airware 10694.8 %
Перегретая
ботинки кроссовки осенние женские
238
446.7 %
14 374
14 374
airware 6039.5 %
Перегретая
ботинки кроссовки на осень женские
56
559.1 %
14 852
14 852
airware 26521.4 %
Перегретая
ботинки кроссовки женские осень
223
415.6 %
14 371
14 371
airware 6444.39 %
Перегретая
ботинки кроссовки женские осенние
651
539.5 %
14 382
14 382
airware 2209.22 %
Перегретая
ботинки женские осень кроссовки
94
227.4 %
14 429
14 429
airware 15350 %
Перегретая
босоногие кроссовки осень женские
42
194.8 %
946
946
airware 2252.38 %
Перегретая
босоногие кроссовки женские осень
674
610.8 %
930
930
airware 137.98 %
Перегретая
босоногие кроссовки женские кожаные осень
76
226.7 %
264
264
airware 347.37 %
Перегретая
бордовые кроссовки женские осень
141
536.2 %
4 876
4 876
airware 3458.16 %
Перегретая
бона женские кроссовки осень
146
153.5 %
1 199
1 199
airware 821.23 %
Перегретая
белые осенние кроссовки женские
225
642.1 %
133 350
133 350
airware 59266.7 %
Перегретая
белые кроссовки осень женские
148
936.7 %
133 350
133 350
airware 90101.4 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
64
761.1 %
133 350
133 350
airware 208359 %
Перегретая
белые кроссовки на осень женские
44
159.5 %
133 350
133 350
airware 303068 %
Перегретая
белые кроссовки женские под платье осень
36
12.1 %
4 475
4 475
airware 12430.6 %
Перегретая
белые кроссовки женские осень
82
160.3 %
133 350
133 350
airware 162622 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние натуральная кожа
65
170.4 %
25 936
25 936
airware 39901.5 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние на платформе
52
421.4 %
22 806
22 806
airware 43857.7 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние кожаные
120
450 %
92 188
92 188
airware 76823.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние высокие
72
850 %
58 668
58 668
airware 81483.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние
1 021
182.6 %
132 880
132 880
airware 13014.7 %
Перегретая
белые кроссовки женские на платформе осень
93
614.3 %
22 642
22 642
airware 24346.2 %
Перегретая
белые кроссовки женские на осень
46
150 %
133 350
133 350
airware 289891 %
Перегретая
белые кроссовки женские кожаные осень
84
2850 %
92 171
92 171
airware 109727 %
Перегретая
белые кроссовки женские кожаные натуральные осень
104
297.6 %
25 888
25 888
airware 24892.3 %
Перегретая
белые женские кроссовки осень
121
145.2 %
133 350
133 350
airware 110207 %
Перегретая
бежевые кроссовки женские осень
350
268.2 %
58 118
58 118
airware 16605.1 %
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