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
кроссовки на осень кожаные женские
59
78.3 %
156 349
156 349
airware 264998 %
Перегретая
кроссовки кожаные женские осенние
112
122.3 %
156 349
156 349
airware 139597 %
Перегретая
кожаные кроссовки осень женские
81
725 %
156 349
156 349
airware 193023 %
Перегретая
кожаные женские кроссовки осень
115
238.5 %
156 349
156 349
airware 135956 %
Перегретая
осенние женские кроссовки кожаные
104
38.9 %
156 349
156 349
airware 150336 %
Перегретая
кроссовки кожаные осенние женские
235
462.3 %
156 349
156 349
airware 66531.5 %
Перегретая
кроссовки кожа женские осень
195
411.1 %
156 349
156 349
airware 80179 %
Перегретая
кроссовки кожаные осень женские
70
54.5 %
156 349
156 349
airware 223356 %
Перегретая
женские кроссовки осенние кожаные
106
123.8 %
156 349
156 349
airware 147499 %
Перегретая
женские кожаные кроссовки осень
120
189.5 %
156 349
156 349
airware 130291 %
Перегретая
кроссовки осень кожаные женские
114
161.1 %
156 349
156 349
airware 137148 %
Перегретая
кроссовки осень женские кожаные
186
77.4 %
156 349
156 349
airware 84058.6 %
Перегретая
кожаные кроссовки на осень женские
79
293.5 %
156 349
156 349
airware 197910 %
Перегретая
осенние кожаные кроссовки женские
119
310.6 %
156 349
156 349
airware 131386 %
Перегретая
кроссовки женские осенние кожа
45
2300 %
156 349
156 349
airware 347442 %
Перегретая
кроссовки кожа осень женские
102
3350 %
156 349
156 349
airware 153283 %
Перегретая
кроссовки кожаные на осень женские
38
102 %
156 349
156 349
airware 411445 %
Перегретая
женские осенние кроссовки кожаные
171
734 %
156 349
156 349
airware 91432.2 %
Перегретая
кроссовки женские на осень кожаные
197
7.4 %
156 349
156 349
airware 79365 %
Перегретая
кожаные осенние кроссовки женские
195
375 %
156 349
156 349
airware 80179 %
Перегретая
женские кожаные кроссовки на осень
78
10.5 %
156 349
156 349
airware 200447 %
Перегретая
осенние кроссовки кожаные женские
111
276.5 %
156 349
156 349
airware 140855 %
Перегретая
кроссовки женские кожа осень
150
526.9 %
156 349
156 349
airware 104233 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осенние
57
520 %
156 349
156 349
airware 274296 %
Перегретая
кроссовки женские демисезонные осень зима
68
180.8 %
155 908
155 908
airware 229276 %
Перегретая
кроссовки на осень женские кожаные
538
33.2 %
155 815
155 815
airware 28961.9 %
Перегретая
женские кроссовки осень кожаные
476
42.6 %
155 815
155 815
airware 32734.2 %
Перегретая
кожаные кроссовки женские осень
666
959.1 %
155 815
155 815
airware 23395.6 %
Перегретая
кроссовки женские осенние кожаные
353
179.2 %
155 815
155 815
airware 44140.2 %
Перегретая
женские кроссовки на осень кожаные
276
122.5 %
155 815
155 815
airware 56454.7 %
Перегретая
кроссовки осенние женские кожаные
579
765.5 %
155 815
155 815
airware 26911.1 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожаные
10 581
809.5 %
155 815
155 815
airware 1472.59 %
Перегретая
кроссовки женские кожаные осенние
628
1132.8 %
155 815
155 815
airware 24811.3 %
Перегретая
осенние кроссовки женские кожаные
380
168.4 %
155 815
155 815
airware 41003.9 %
Перегретая
кроссовки осенние кожаные женские
359
230.5 %
155 815
155 815
airware 43402.5 %
Перегретая
кроссовки женские осень кожа
380
2185.3 %
155 815
155 815
airware 41003.9 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые без шнурков
524
705 %
149 320
149 320
airware 28496.2 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень без шнурков
325
81.6 %
149 320
149 320
airware 45944.6 %
Перегретая
кроссовки осенние женские модные
63
443.8 %
147 822
147 822
airware 234638 %
Перегретая
кроссовки модные женские осенние
44
1516.7 %
147 822
147 822
airware 335959 %
Перегретая
кроссовки осень женские модные
967
512.2 %
147 822
147 822
airware 15286.7 %
Перегретая
осенние кроссовки женские модные
51
442.3 %
147 822
147 822
airware 289847 %
Перегретая
кроссовки женские осенние модные
74
790 %
147 822
147 822
airware 199759 %
Перегретая
кроссовки женские осень модные
153
36.4 %
147 822
147 822
airware 96615.7 %
Перегретая
кроссовки женские модные осенние
46
970 %
147 822
147 822
airware 321352 %
Перегретая
кроссовки с амортизацией женские осенние
47
156.8 %
141 906
141 906
airware 301928 %
Перегретая
кроссовки классика женские осень
57
662.5 %
140 999
140 999
airware 247367 %
Перегретая
кроссовки для бега женские осень
44
101.7 %
139 560
139 560
airware 317182 %
Перегретая
кроссовки беговые осенние женские
33
1700 %
139 560
139 560
airware 422909 %
Перегретая
беговые кроссовки женские осенние
35
825 %
139 560
139 560
airware 398743 %
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