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_ID
라는 테이블에 기록됩니다.
스키마
BestSellers_TopBrands_
테이블에는 다음과 같은 스키마가 있습니다.
열 | 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_country 및 ranking_category 에 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