Tabellenschema für die beliebtesten Google Merchant Center-Marken

Tabellenschema für Top-Marken

Mit den Daten zu den Bestsellern können Händler die beliebtesten Marken und Produkte in Shopping-Anzeigen und unbezahlten Einträgen besser nachvollziehen. Weitere Informationen zu den Bestsellern finden Sie in der Beschreibung unter Unterstützte Berichte.

Wenn Sie eine einzelne Händler-ID verwenden, werden die Daten in eine Tabelle mit dem Namen BestSellers_TopBrands_merchant_id geschrieben. Wenn Sie ein Mehrkundenkonto (MCA) verwenden, werden die Daten in eine Tabelle mit dem Namen BestSellers_TopBrands_aggregator_id geschrieben.

Die Tabelle BestSellers_TopBrands_ hat das folgende Schema:

Spalte BigQuery-Datentyp Beschreibung Beispieldaten
rank_timestamp TIMESTAMP Datum und Uhrzeit der Veröffentlichung des Rangs. 2020-05-30 00:00:00 UTC
rank_id STRING Eindeutige Kennung für den Rang. 2020-05-30:FR:264:120:brand
rank INTEGER Beliebtheitsrang der Marke in Shopping-Anzeigen und unbezahlten Einträgen für ranking_country und ranking_category Die Beliebtheit basiert auf der geschätzten Anzahl der verkauften Produkte. Der Rang wird täglich aktualisiert. Die in den Messwerten enthaltenen Daten können bis zu zwei Tage verzögert sein. 120
previous_rank INTEGER Die Änderung des Rangs in den letzten 7 Tagen. 86
ranking_country STRING Ländercode für das Ranking. FR
ranking_category INTEGER ID der Google-Produktkategorie, die für das Ranking verwendet wird. 264
ranking_category_path RECORD, REPEATED Der vollständige Pfad der Google-Produktkategorie, die für das Ranking in jeder Sprache verwendet wird.
ranking_category_path.locale STRING Das Gebietsschema des Kategoriepfads. en-US
ranking_category_path.name STRING Ein für Menschen lesbarer Name für den Kategoriepfad. Elektronik > Kommunikation > Telefonie > Handyzubehör
relative_demand RECORD Die geschätzte Nachfrage nach einer Marke in Bezug auf die Marke mit dem höchsten Beliebtheitsrang in derselben Kategorie und im selben Land.
relative_demand.bucket STRING Sehr hoch
relative_demand.min INTEGER 51
relative_demand.max INTEGER 100
previous_relative_demand RECORD Die geschätzte Nachfrage nach einer Marke, relativ zur Marke mit dem höchsten Beliebtheitsrang in derselben Kategorie und demselben Land in den letzten sieben Tagen.
previous_relative_demand.bucket STRING Sehr hoch
previous_relative_demand.min INTEGER 51
previous_relative_demand.max INTEGER 100
brand STRING Marke des Artikels. Beispielname der Marke
google_brand_id STRING Google-Marken-ID des Artikels. 11887454107284768325