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Tabla de marcas principales de Google Merchant Center
Descripción general
Los datos de los productos más vendidos ayudan a los comercios a comprender las marcas y los productos más populares en los anuncios de Shopping y las fichas no pagadas. Para obtener más información sobre los productos más vendidos, consulta la descripción en Informes compatibles.
Los datos se escriben en una tabla llamada BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID
.
Esquema
La tabla BestSellers_TopBrands_
tiene el siguiente esquema:
Columna |
Tipo de datos de BigQuery |
Descripción |
Example |
rank_timestamp |
TIMESTAMP |
Fecha y hora en que se publicó la clasificación. |
2020-05-30 00:00:00 UTC |
rank_id |
STRING |
Identificador único de la clasificación. |
2020-05-30:FR:264:120:brand |
rank |
INTEGER |
La clasificación de popularidad de la marca en los anuncios de Shopping y las fichas no pagadas de ranking_country y ranking_category .
Se mide en función de la cantidad estimada de productos vendidos. La clasificación se actualiza diariamente. Los datos incluidos en las métricas pueden tener un retraso de hasta 2 días.
|
120 |
previous_rank |
INTEGER |
El cambio en la clasificación durante los últimos 7 días |
86 |
ranking_country |
STRING |
Código de país usado para clasificación. |
FR |
ranking_category |
INTEGER |
ID de la categoría de producto de Google utilizada para la clasificación. |
264 |
ranking_category_path |
RECORD, REPEATED |
La ruta completa de la categoría de producto de Google que se usa para la clasificación en cada configuración regional. |
|
ranking_category_path.locale |
STRING |
La configuración regional de la ruta de la categoría. |
en-US |
ranking_category_path.name |
STRING |
Un nombre legible para la ruta de la categoría. |
Electrónica > Comunicación > Telefonía > Accesorios para teléfonos celulares |
relative_demand |
RECORD |
La demanda estimada de una marca en relación con la marca con la clasificación de popularidad más alta en la misma categoría y el mismo país |
|
relative_demand.bucket |
STRING |
|
Muy alto |
relative_demand.min |
INTEGER |
|
51 |
relative_demand.max |
INTEGER |
|
100 |
previous_relative_demand |
RECORD |
La demanda estimada de una marca en relación con la marca con la clasificación de popularidad más alta en la misma categoría y el mismo país durante los últimos 7 días.
|
|
previous_relative_demand.bucket |
STRING |
|
Muy alto |
previous_relative_demand.min |
INTEGER |
|
51 |
previous_relative_demand.max |
INTEGER |
|
100 |
brand |
STRING |
Marca del artículo |
Nombre de la marca de ejemplo |
google_brand_id |
STRING |
Es el ID de marca de Google del artículo. |
11887454107284768325 |
Ejemplos de consultas
Principales marcas para una categoría y un país determinados
La siguiente consulta en SQL muestra las principales marcas de la categoría Smartphones
en EE.UU.
SELECT
rank,
previous_rank,
brand
FROM
dataset.BestSellers_TopBrands_merchant_id
WHERE
_PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD' AND
ranking_category = 267 /*Smartphones*/ AND
ranking_country = 'US'
ORDER BY
rank
Productos de las principales marcas en tu inventario
En la siguiente consulta en SQL, se devuelve una lista de productos del inventario de las mejores marcas, enumeradas por categoría y país.
WITH latest_top_brands AS
(
SELECT
*
FROM
dataset.BestSellers_TopBrands_merchant_id
WHERE
_PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD'
),
latest_products AS
(
SELECT
product.*,
product_category_id
FROM
dataset.Products_merchant_id AS product,
UNNEST(product.google_product_category_ids) AS product_category_id,
UNNEST(destinations) AS destination,
UNNEST(destination.approved_countries) AS approved_country
WHERE
_PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD'
)
SELECT
top_brands.brand,
(SELECT name FROM top_brands.ranking_category_path
WHERE locale = 'en-US') AS ranking_category,
top_brands.ranking_country,
top_brands.rank,
products.product_id,
products.title
FROM
latest_top_brands AS top_brands
INNER JOIN
latest_products AS products
ON top_brands.google_brand_id = products.google_brand_id AND
top_brands.ranking_category = product_category_id AND
top_brands.ranking_country = products.approved_country
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Última actualización: 2025-08-17 (UTC)
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-17 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eThe BigQuery report exporting the Top brands table will be discontinued on September 1, 2025, and users should migrate to the new best sellers report.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eBest sellers data provides insights into the most popular brands and products within Shopping ads and unpaid listings.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003eBestSellers_TopBrands_\u003c/code\u003e table contains detailed information, including rank, previous rank, ranking country, and category, along with relative demand and brand information.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eSQL queries can be used to retrieve top brands for specific categories and countries, and to find products in your inventory from top brands.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe popularity ranking of a brand is based on the estimated number of products sold, updating daily with a possible 2-day delay in metrics.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Google Merchant Center top brands table\n=======================================\n\nOverview\n--------\n\n| **Caution:** BigQuery will no longer support the report that exports the Top brands table on September 1, 2025. We recommend that you migrate to use the [new best sellers report](/bigquery/docs/merchant-center-best-sellers-schema) instead. For more information about migrating to the new report, see [Migrate the best sellers report](/bigquery/docs/merchant-center-best-sellers-migration).\n\nBest sellers data helps merchants understand the most popular brands and\nproducts in Shopping ads and unpaid listings. For more information about best\nsellers, see the description in [Supported reports](/bigquery/docs/merchant-center-transfer#supported_reports).\n\nThe data is written to a table named `BestSellers_TopBrands_`\u003cvar translate=\"no\"\u003eMERCHANT_ID\u003c/var\u003e.\n\nSchema\n------\n\nThe `BestSellers_TopBrands_` table has the following schema:\n\nQuery examples\n--------------\n\n### Top brands for a given category and country\n\nThe following SQL query returns top brands for the `Smartphones` category in\nthe US. \n\n```googlesql\nSELECT\n rank,\n previous_rank,\n brand\nFROM\n dataset.BestSellers_TopBrands_\u003cvar translate=\"no\"\u003emerchant_id\u003c/var\u003e\nWHERE\n _PARTITIONDATE = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eYYYY-MM-DD\u003c/var\u003e' AND\n ranking_category = 267 /*Smartphones*/ AND\n ranking_country = 'US'\nORDER BY\n rank\n```\n| **Note:** For more information about product categories, including a full list of category codes, see [Definition: `google_product_category`](https://support.google.com/merchants/answer/6324436).\n\n### Products of top brands in your inventory\n\nThe following SQL query returns a list of products in your inventory from top\nbrands, listed by category and country. \n\n```googlesql\n WITH latest_top_brands AS\n (\n SELECT\n *\n FROM\n dataset.BestSellers_TopBrands_\u003cvar translate=\"no\"\u003emerchant_id\u003c/var\u003e\n WHERE\n _PARTITIONDATE = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eYYYY-MM-DD\u003c/var\u003e'\n ),\n latest_products AS\n (\n SELECT\n product.*,\n product_category_id\n FROM\n dataset.Products_\u003cvar translate=\"no\"\u003emerchant_id\u003c/var\u003e AS product,\n UNNEST(product.google_product_category_ids) AS product_category_id,\n UNNEST(destinations) AS destination,\n UNNEST(destination.approved_countries) AS approved_country\n WHERE\n _PARTITIONDATE = '\u003cvar translate=\"no\"\u003eYYYY-MM-DD\u003c/var\u003e'\n )\n SELECT\n top_brands.brand,\n (SELECT name FROM top_brands.ranking_category_path\n WHERE locale = 'en-US') AS ranking_category,\n top_brands.ranking_country,\n top_brands.rank,\n products.product_id,\n products.title\n FROM\n latest_top_brands AS top_brands\n INNER JOIN\n latest_products AS products\n ON top_brands.google_brand_id = products.google_brand_id AND\n top_brands.ranking_category = product_category_id AND\n top_brands.ranking_country = products.approved_country\n```\n| **Note:** For more information about product categories, including a full list of category codes, see [Definition: `google_product_category`](https://support.google.com/merchants/answer/6324436)."]]