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
кроссовки женские осенние на высокой подошве
63
183.3 %
83 372
83 372
airware 132337 %
Перегретая
кроссовки осенние женские на высокой подошве
117
581.8 %
83 372
83 372
airware 71258.1 %
Перегретая
кроссовки женские на высокой подошве осенние
239
774.2 %
82 491
82 491
airware 34515.1 %
Перегретая
осенние кроссовки женские высокие кожаные
70
1116.7 %
80 050
80 050
airware 114357 %
Перегретая
кроссовки осенние женские высокие кожаные
76
1850 %
80 050
80 050
airware 105329 %
Перегретая
кроссовки осенние женские подростковые
80
300 %
78 968
78 968
airware 98710 %
Перегретая
кроссовки осенние женские черные кожаные
98
53.2 %
70 171
70 171
airware 71603.1 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние черные
96
1870 %
70 171
70 171
airware 73094.8 %
Перегретая
черные кроссовки женские осенние кожаные
139
217.3 %
70 171
70 171
airware 50482.7 %
Перегретая
черные кроссовки женские кожаные осенние
46
98.4 %
70 171
70 171
airware 152546 %
Перегретая
кроссовки женские осенние черные кожаные
137
182.2 %
70 171
70 171
airware 51219.7 %
Перегретая
кроссовки черные женские осенние кожаные
405
115.3 %
70 171
70 171
airware 17326.2 %
Перегретая
кроссовки женские черные осенние кожаные
59
245 %
70 171
70 171
airware 118934 %
Перегретая
осенние кроссовки женские черные кожаные
86
288.9 %
70 171
70 171
airware 81594.2 %
Перегретая
кроссовки замшевые осенние женские
45
130 %
69 448
69 448
airware 154329 %
Перегретая
осенние кроссовки женские замшевые
63
3200 %
69 448
69 448
airware 110235 %
Перегретая
кроссовки женские осенние замшевые
80
83.3 %
69 448
69 448
airware 86810 %
Перегретая
кроссовки осенние замшевые женские
60
200 %
69 448
69 448
airware 115747 %
Перегретая
кроссовки замшевые женские осенние
183
703.6 %
68 944
68 944
airware 37674.3 %
Перегретая
кроссовки осенние женские замшевые
162
16250 %
68 944
68 944
airware 42558 %
Перегретая
кроссовки осенние женские 2025
78
201.6 %
67 439
67 439
airware 86460.2 %
Перегретая
осенние кроссовки женские 2025
46
468.2 %
67 439
67 439
airware 146607 %
Перегретая
кроссовки nike женские осенние
501
2228.3 %
64 282
64 282
airware 12830.7 %
Перегретая
осенние кроссовки женские nike
150
800 %
63 799
63 799
airware 42532.7 %
Перегретая
кроссовки осенние nike женские
137
522.4 %
63 799
63 799
airware 46568.6 %
Перегретая
кроссовки nike осенние женские
175
1143.8 %
63 799
63 799
airware 36456.6 %
Перегретая
кроссовки женские осенние найк
107
841.7 %
63 799
63 799
airware 59625.2 %
Перегретая
кроссовки женские осенние nike
180
131.8 %
63 799
63 799
airware 35443.9 %
Перегретая
женские кроссовки nike осенние
290
261.8 %
63 799
63 799
airware 21999.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские найк
245
678.2 %
63 799
63 799
airware 26040.4 %
Перегретая
кроссовки женские осенние серые
99
203.8 %
61 091
61 091
airware 61708.1 %
Перегретая
кроссовки осенние серые женские
42
273.1 %
61 091
61 091
airware 145455 %
Перегретая
кроссовки осенние женские серые
138
550 %
61 091
61 091
airware 44268.8 %
Перегретая
серые кроссовки женские осенние
481
331.3 %
61 091
61 091
airware 12700.8 %
Перегретая
осенние кроссовки женские серые
58
1500 %
61 091
61 091
airware 105329 %
Перегретая
кроссовки бежевые осенние женские
33
1150 %
58 984
58 984
airware 178739 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние высокие
72
850 %
58 668
58 668
airware 81483.3 %
Перегретая
кроссовки осенние женские белые высокие
36
159.1 %
58 668
58 668
airware 162967 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые высокие
39
925 %
58 668
58 668
airware 150431 %
Перегретая
кроссовки женские осенние высокие белые
53
182.5 %
58 668
58 668
airware 110694 %
Перегретая
осенние кроссовки женские бежевые
49
540 %
58 118
58 118
airware 118608 %
Перегретая
кроссовки осенние женские бежевые
101
160.4 %
58 118
58 118
airware 57542.6 %
Перегретая
кроссовки женские осенние бежевые
82
999999 %
58 118
58 118
airware 70875.6 %
Перегретая
кроссовки женские белые высокие осенние
172
1670 %
57 857
57 857
airware 33637.8 %
Перегретая
кроссовки на платформе женские осенние без шнурков
74
157.2 %
55 253
55 253
airware 74666.2 %
Перегретая
кроссовки женские осенние на платформе без шнурков
52
999999 %
55 253
55 253
airware 106256 %
Перегретая
женские осенние кроссовки на платформе
297
1074.1 %
52 685
52 685
airware 17739.1 %
Перегретая
кроссовки на платформе женские осенние
5 111
255.3 %
52 663
52 663
airware 1030.39 %
Перегретая
кроссовки осенние женские на платформе
1 057
312 %
52 619
52 619
airware 4978.15 %
Перегретая
кроссовки женские осенние на платформе
779
104.3 %
52 612
52 612
airware 6753.79 %
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