Google 판매자 센터 인기 브랜드 테이블

개요

베스트셀러 데이터는 판매자가 쇼핑 광고 및 무료 목록에서 가장 인기있는 브랜드와 제품을 파악하는 데 도움이 됩니다. 베스트셀러에 대한 상세 정보는 지원되는 보고서의 설명을 참조하세요.

데이터는 BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID라는 테이블에 기록됩니다.

스키마

BestSellers_TopBrands_ 테이블에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.

BigQuery 데이터 유형 설명 예시 데이터
rank_timestamp TIMESTAMP 순위가 게시된 날짜 및 시간 2020-05-30 00:00:00 UTC
rank_id STRING 해당 순위의 고유 식별자입니다. 2020-05-30:FR:264:120:brand
rank INTEGER ranking_countryranking_category에 대한 쇼핑 광고 및 무료 목록에서의 브랜드 인기도 순위입니다. 인기도는 예상 판매 제품 수를 기반으로 결정됩니다. 순위는 매일 업데이트됩니다. 측정항목에 포함된 데이터는 최대 2일까지 지연될 수 있습니다. 120
previous_rank INTEGER 이전 7일 동안의 순위 변화 86
ranking_country STRING 순위에 사용되는 국가 코드입니다. FR
ranking_category INTEGER 순위에 사용되는 Google 상품 카테고리 ID입니다. 264
ranking_category_path RECORD, REPEATED 각 언어의 순위에 사용되는 Google 상품 카테고리의 전체 경로입니다.
ranking_category_path.locale STRING 카테고리 경로의 언어입니다. en-US
ranking_category_path.name STRING 카테고리 경로에 대해 인간이 읽을 수 있는 이름입니다. 전자 제품 > 통신 > 전화 통신 > 휴대 전화 액세서리
relative_demand RECORD 동일한 카테고리 및 국가에서 인기 순위가 가장 높은 브랜드와 비교한 브랜드의 예상 수요입니다.
relative_demand.bucket STRING 매우 높음
relative_demand.min INTEGER 51
relative_demand.max INTEGER 100
previous_relative_demand RECORD 지난 7일 동안 동일한 카테고리 및 국가에서 인기 순위가 가장 높은 브랜드와 비교한 예상 수요입니다.
previous_relative_demand.bucket STRING 매우 높음
previous_relative_demand.min INTEGER 51
previous_relative_demand.max INTEGER 100
brand STRING 상품의 브랜드. 브랜드 이름의 예시
google_brand_id STRING 상품의 Google 브랜드 ID입니다. 11887454107284768325

쿼리 예시

지정된 카테고리 및 국가의 최고 브랜드

다음 SQL 쿼리는 미국 Smartphones 카테고리의 인기 브랜드를 반환합니다.

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

인벤토리의 최고 브랜드 제품

다음 SQL 쿼리는 인벤토리에 있는 인기 브랜드의 제품 목록을 카테고리 및 국가별로 나열하여 반환합니다.

  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