Google Merchant Center の上位ブランド テーブル

概要

ベストセラー データは、販売者がショッピング広告と無料リスティングで最も人気のあるブランドや商品を理解するのに役立ちます。ベストセラーの詳細については、サポートされるレポートの説明をご覧ください。

データは BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID という名前のテーブルに書き込まれます。

スキーマ

BestSellers_TopBrands_ テーブルのスキーマは次のとおりです。

列 BigQuery のデータ型 説明 データの例
rank_timestamp TIMESTAMP ランクが公開された日時。 2020-05-30 00:00:00 UTC
rank_id STRING ランクの固有識別子。 2020-05-30:FR:264:120:brand
rank INTEGER ranking_country と ranking_category のショッピング広告と無料リスティングでのブランドの人気ランク。商品の推定販売数に基づきます。ランクは毎日更新されます。指標に含まれるデータは最大 2 日遅れることがあります。 120
previous_rank INTEGER 過去 7 日間におけるランクの変化。 86
ranking_country STRING ランキングに使用される国コード。 FR
ranking_category INTEGER ランキングに使用される Google 商品カテゴリ ID。 264
ranking_category_path RECORD, REPEATED 各ロケールでのランキングに使用される Google 商品カテゴリのフルパス。
ranking_category_path.locale STRING カテゴリパスのロケール。 en-US
ranking_category_path.name STRING 人が読める形式のカテゴリパスの名前。 [Electronics] > [Communications] > [Telephony] > [Mobile Phone Accessories]
relative_demand RECORD 同一のカテゴリと国で、人気ランキング最上位ブランドと比較したブランドの推定需要。
relative_demand.bucket STRING 非常に高い
relative_demand.min INTEGER 51
relative_demand.max INTEGER 100
previous_relative_demand RECORD 同一のカテゴリと国で、過去 7 日間の人気ランキング最上位ブランドと比較したブランドの推定需要。
previous_relative_demand.bucket STRING 非常に高い
previous_relative_demand.min INTEGER 51
previous_relative_demand.max INTEGER 100
brand STRING 商品アイテムのブランド。 ブランド名の例
google_brand_id STRING 商品アイテムの Google ブランド ID。 11887454107284768325

クエリの例

特定のカテゴリと国の上位ブランド

次の SQL クエリは、米国の Smartphones カテゴリの上位ブランドを返します。

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

上位ブランド商品の在庫数

次の SQL クエリは、カテゴリと国別の上位ブランドの商品在庫のリストを返します。

  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