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 осенние для бега женские
36
326.9 %
139 560
139 560
airware 387667 %
Перегретая
кроссовки женские беговые осенние
109
172.5 %
139 560
139 560
airware 128037 %
Перегретая
кроссовки беговые осень женские
49
158.9 %
139 560
139 560
airware 284816 %
Перегретая
кроссовки беговые женские осенние
57
366.7 %
139 560
139 560
airware 244842 %
Перегретая
кроссовки женские осень беговые
52
999999 %
139 560
139 560
airware 268385 %
Перегретая
кроссовки женские для бега осень
72
363 %
139 560
139 560
airware 193833 %
Перегретая
осенние кроссовки для бега женские
36
206.5 %
139 560
139 560
airware 387667 %
Перегретая
кроссовки классические женские осенние
105
2150 %
138 797
138 797
airware 132188 %
Перегретая
кроссовки женские осень классика
209
995 %
137 677
137 677
airware 65874.2 %
Перегретая
кроссовки для бега женские осенние
186
445.7 %
137 063
137 063
airware 73689.8 %
Перегретая
кроссовки для бега осень женские
140
786.8 %
137 063
137 063
airware 97902.1 %
Перегретая
кроссовки женские осень для бега
160
330.7 %
137 063
137 063
airware 85664.4 %
Перегретая
кроссовки женские осень удобные
54
175 %
136 161
136 161
airware 252150 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 40
256
39.8 %
135 103
135 103
airware 52774.6 %
Перегретая
белые кроссовки осенние женские
64
761.1 %
133 350
133 350
airware 208359 %
Перегретая
белые осенние кроссовки женские
225
642.1 %
133 350
133 350
airware 59266.7 %
Перегретая
кроссовки осень женские белые
115
816.7 %
133 350
133 350
airware 115957 %
Перегретая
кроссовки белые женские на осень
57
153.6 %
133 350
133 350
airware 233947 %
Перегретая
белые женские кроссовки осень
121
145.2 %
133 350
133 350
airware 110207 %
Перегретая
кроссовки осенние белые женские
139
681.8 %
133 350
133 350
airware 95935.2 %
Перегретая
женские кроссовки белые осень
258
31.9 %
133 350
133 350
airware 51686 %
Перегретая
белые кроссовки женские на осень
46
150 %
133 350
133 350
airware 289891 %
Перегретая
белые кроссовки женские осень
82
160.3 %
133 350
133 350
airware 162622 %
Перегретая
белые кроссовки на осень женские
44
159.5 %
133 350
133 350
airware 303068 %
Перегретая
кроссовки белые осенние женские
157
7900 %
133 350
133 350
airware 84936.3 %
Перегретая
кроссовка женские осенние белые
102
195.7 %
133 350
133 350
airware 130735 %
Перегретая
кроссовки женские белые осенние
134
36.5 %
133 350
133 350
airware 99514.9 %
Перегретая
кроссовки женские белые на осень
47
9.5 %
133 350
133 350
airware 283723 %
Перегретая
кроссовки белые женские осенние
120
71.2 %
133 350
133 350
airware 111125 %
Перегретая
осенние белые кроссовки женские
91
1250 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
белые кроссовки осень женские
148
936.7 %
133 350
133 350
airware 90101.4 %
Перегретая
женские белые кроссовки на осень
91
656.7 %
133 350
133 350
airware 146538 %
Перегретая
кроссовки осень белые женские
90
216.7 %
133 350
133 350
airware 148167 %
Перегретая
кроссовки женские осенние белые
416
305.6 %
132 880
132 880
airware 31942.3 %
Перегретая
белые кроссовки женские осенние
1 021
182.6 %
132 880
132 880
airware 13014.7 %
Перегретая
кроссовки женские осень белые
5 873
813.7 %
132 880
132 880
airware 2262.56 %
Перегретая
кроссовки белые женские осень
1 318
348.2 %
132 880
132 880
airware 10081.9 %
Перегретая
женские кроссовки осень белые
356
46.7 %
132 880
132 880
airware 37325.8 %
Перегретая
кроссовки женские белые осень
5 286
117.5 %
132 880
132 880
airware 2513.81 %
Перегретая
кроссовки белые осень женские
355
632.7 %
132 880
132 880
airware 37431 %
Перегретая
кроссовки осенние женские белые
348
6910 %
132 880
132 880
airware 38183.9 %
Перегретая
осенние кроссовки женские белые
1 793
161.5 %
132 880
132 880
airware 7411.04 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 39
411
50.5 %
126 154
126 154
airware 30694.4 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 38
471
84.6 %
125 482
125 482
airware 26641.6 %
Перегретая
кроссовки женские беговые с амортизацией осень
90
742.3 %
124 779
124 779
airware 138643 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 37
219
13.5 %
119 545
119 545
airware 54586.8 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 41
184
73.5 %
118 518
118 518
airware 64412 %
Перегретая
кроссовки женские черные осень 41 размер
101
74.7 %
118 518
118 518
airware 117345 %
Перегретая
кроссовки женские осень-весна белые
59
22.8 %
117 902
117 902
airware 199834 %
Перегретая
женские кроссовки демисезонные весна-осень белые
165
156.5 %
117 902
117 902
airware 71455.8 %
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