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
осенние кроссовки женские 35 размер
61
356.7 %
215 530
215 530
airware 353328 %
Перегретая
осенние кроссовки женские 2025
46
468.2 %
67 439
67 439
airware 146607 %
Перегретая
осенние кроссовки женские
49 284
490.5 %
271 491
271 491
airware 550.87 %
Перегретая
осенние кроссовки для бега женские
36
206.5 %
139 560
139 560
airware 387667 %
Перегретая
осенние кроссовки высокие женские
378
260 %
88 277
88 277
airware 23353.7 %
Перегретая
осенние кроссовки ботинки женские
115
460.7 %
13 854
13 854
airware 12047 %
Перегретая
осенние кроссовки без шнурков женские
56
1070 %
366 185
366 185
airware 653902 %
Перегретая
осенние кроссовки adidas женские
105
2675 %
50 406
50 406
airware 48005.7 %
Перегретая
осенние кожаные кроссовки женские
119
310.6 %
156 349
156 349
airware 131386 %
Перегретая
осенние зимние кроссовки женские
84
181.2 %
182 023
182 023
airware 216694 %
Перегретая
осенние женские кроссовки черные
58
1400 %
89 631
89 631
airware 154536 %
Перегретая
осенние женские кроссовки утепленные
562
162.2 %
23 601
23 601
airware 4199.47 %
Перегретая
осенние женские кроссовки непромокаемые
134
1007.1 %
16 967
16 967
airware 12661.9 %
Перегретая
осенние женские кроссовки на платформе
170
203.7 %
52 576
52 576
airware 30927.1 %
Перегретая
осенние женские кроссовки кожаные
104
38.9 %
156 349
156 349
airware 150336 %
Перегретая
осенние женские кроссовки из натуральной кожи
121
1294.4 %
50 443
50 443
airware 41688.4 %
Перегретая
осенние женские кроссовки высокие
212
207 %
88 214
88 214
airware 41610.4 %
Перегретая
осенние женские кроссовки
3 977
569.9 %
271 491
271 491
airware 6826.53 %
Перегретая
осенние высокие кроссовки женские
380
268.4 %
88 276
88 276
airware 23230.5 %
Перегретая
осенние весенние кроссовки женские
84
321 %
273 794
273 794
airware 325945 %
Перегретая
осенние ботинки-кроссовки женские
53
182.5 %
14 862
14 862
airware 28041.5 %
Перегретая
осенние ботинки кроссовки женские
364
280.4 %
14 369
14 369
airware 3947.53 %
Перегретая
осенние ботинки женские кроссовки
322
216 %
14 366
14 366
airware 4461.49 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
91
1250 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
осеннее кроссовки женские
450
1825 %
271 491
271 491
airware 60331.3 %
Перегретая
осенне кроссовки женские
52
217.7 %
1 781
1 781
airware 3425 %
Перегретая
осенне зимние кроссовки женские
93
243.8 %
1 766
1 766
airware 1898.92 %
Перегретая
осенне весенние кроссовки женские
62
3150 %
405 098
405 098
airware 653384 %
Перегретая
осени кроссовки женские
548
11010 %
271 491
271 491
airware 49542.1 %
Перегретая
ортопедические кроссовки женские осенние
331
309.8 %
84 515
84 515
airware 25533.2 %
Перегретая
оранжевые кроссовки женские осенние
96
168.2 %
9 632
9 632
airware 10033.3 %
Перегретая
объемные кроссовки женские осень
38
261.1 %
14 585
14 585
airware 38381.6 %
Перегретая
обувь на осень кроссовки женские
37
578.6 %
451 208
451 208
airware 1219480 %
Перегретая
обувь кроссовки женские осень
186
591.4 %
447 070
447 070
airware 240360 %
Перегретая
непромокаемые кроссовки женские осенние
231
912.5 %
16 951
16 951
airware 7338.1 %
Перегретая
натуральные кроссовки женские осень
204
114.5 %
92 937
92 937
airware 45557.4 %
Перегретая
на осень кроссовки женские
52
135.7 %
274 284
274 284
airware 527469 %
Перегретая
мягкие кроссовки женские на осень
71
7050 %
158 221
158 221
airware 222846 %
Перегретая
модные кроссовки женские 2025 осень
459
253.1 %
28 144
28 144
airware 6131.59 %
Перегретая
модные женские кроссовки 2025 осень
151
229.8 %
28 109
28 109
airware 18615.2 %
Перегретая
меховые кроссовки женские осенние
119
152.6 %
11 677
11 677
airware 9812.61 %
Перегретая
массивные кроссовки женские осень
83
238.6 %
18 894
18 894
airware 22763.9 %
Перегретая
леопардовые кроссовки женские осень
42
312.5 %
2 042
2 042
airware 4861.9 %
Перегретая
легкие кроссовки женские осенние
83
93.1 %
210 140
210 140
airware 253181 %
Перегретая
крутые кроссовки женские осень
70
129.5 %
5 066
5 066
airware 7237.14 %
Перегретая
кроссовки-туфли женские осень
40
20.2 %
9 329
9 329
airware 23322.5 %
Перегретая
кроссовки-ботинки женские осень
99
217.8 %
14 426
14 426
airware 14571.7 %
Перегретая
кроссовки яркие женские осень
55
75 %
46 793
46 793
airware 85078.2 %
Перегретая
кроссовки экокожа женские осень
148
666.7 %
78 893
78 893
airware 53306.1 %
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