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Table des marques les plus populaires sur Google Merchant Center
Présentation
Les données sur les meilleures ventes aident les marchands à comprendre les marques et les produits les plus populaires dans les annonces Shopping et les fiches gratuites. Pour plus d'informations sur les meilleures ventes, consultez la description dans la section Rapports acceptés.
Les données sont écrites dans une table nommée BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID
.
Schéma
Le tableau BestSellers_TopBrands_
présente le schéma suivant :
Colonne |
Type de données BigQuery |
Description |
Example |
rank_timestamp |
TIMESTAMP |
Date et heure de publication du classement. |
2020-05-30 00:00:00 UTC |
rank_id |
STRING |
Identifiant unique du classement. |
2020-05-30:FR:264:120:brand |
rank |
INTEGER |
Classement de popularité de la marque sur les annonces Shopping et dans les liens non commerciaux pour les catégories ranking_country et ranking_category .
La popularité est basée sur l'estimation du nombre de produits vendus. Le classement est mis à jour quotidiennement. Les données incluses dans les métriques peuvent présenter un retard de deux jours au maximum.
|
120 |
previous_rank |
INTEGER |
Évolution du classement au cours des sept derniers jours. |
86 |
ranking_country |
STRING |
Code pays utilisé pour le classement. |
FR |
ranking_category |
INTEGER |
Identifiant de la catégorie de produits Google utilisé pour le classement. |
264 |
ranking_category_path |
RECORD, REPEATED |
Chemin complet de la catégorie de produits Google utilisé pour le classement pour chaque paramètre régional. |
|
ranking_category_path.locale |
STRING |
Paramètre régional du chemin de la catégorie. |
en-US |
ranking_category_path.name |
STRING |
Nom lisible du chemin de la catégorie. |
Électronique > Communications > Téléphonie > Accessoires pour téléphones mobiles |
relative_demand |
RECORD |
La demande estimée pour une marque par rapport à la marque la plus populaire dans la même catégorie et le même pays. |
|
relative_demand.bucket |
STRING |
|
Très élevée |
relative_demand.min |
INTEGER |
|
51 |
relative_demand.max |
INTEGER |
|
100 |
previous_relative_demand |
RECORD |
La demande estimée pour une marque par rapport à la marque la plus populaire dans la même catégorie et le même pays au cours des sept derniers jours.
|
|
previous_relative_demand.bucket |
STRING |
|
Très élevée |
previous_relative_demand.min |
INTEGER |
|
51 |
previous_relative_demand.max |
INTEGER |
|
100 |
brand |
STRING |
Marque de l'article. |
Exemple de nom de marque |
google_brand_id |
STRING |
Identifiant de marque Google de l'article. |
11887454107284768325 |
Exemples de requêtes
Marques populaires pour une catégorie et un pays donnés
La requête SQL suivante renvoie les marques populaires de la catégorie Smartphones
aux États-Unis.
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
Produits de marques populaires dans votre inventaire
La requête SQL suivante renvoie la liste des produits de marques populaires dans votre inventaire, répertoriées par catégorie et par pays.
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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Dernière mise à jour le 2025/08/16 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/16 (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)."]]