Trasferimento del Comparison Shopping Service Center

BigQuery Data Transfer Service per il Comparison Shopping Service Center (CSS Center) consente di pianificare e gestire automaticamente i job di caricamento ricorrenti per i dati dei report del CSS Center.

Report supportati

BigQuery Data Transfer Service per CSS Center supporta i seguenti dati dei report sui prodotti e sui problemi relativi ai prodotti degli account Merchant Center associati.

Prodotti e problemi relativi ai prodotti

Questo report contiene i dati che i commercianti associati al tuo CSS Center hanno caricato nei loro account Merchant Center. Questo report include anche i problemi a livello di articolo rilevati da Google per i prodotti dei tuoi commercianti. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella dei prodotti CSS Center.

Importazione dei dati dai trasferimenti di CSS Center

Quando trasferisci i dati da CSS Center a BigQuery, questi vengono caricati nelle tabelle BigQuery partizionate per data. La partizione della tabella in cui vengono caricati i dati corrisponde alla data dell'origine dati. Se pianifichi più trasferimenti per la stessa data, BigQuery Data Transfer Service sovrascrive la partizione per quella data specifica con i dati più recenti. Più trasferimenti nello stesso giorno o l'esecuzione di backfill non generano dati duplicati e le partizioni per altre date non sono interessate.

Limitazioni

Alcuni report potrebbero avere vincoli specifici, ad esempio finestre di supporto diverse per i backfill storici. Il report Prodotti e problemi relativi ai prodotti non supporta i backfill.

I dati relativi ai prodotti e ai problemi relativi ai prodotti in BigQuery non rappresentano la visualizzazione in tempo reale degli account Merchant Center associati al tuo account CSS Center. I dati relativi a prodotti e problemi relativi ai prodotti in BigQuery possono avere una latenza massima di un'ora.

I dati esportati per un account CSS Center conterranno solo informazioni sui commercianti che hanno accettato di condividere le proprie informazioni con il CSS associato. Per saperne di più, consulta In che modo un CSS può accedere al tuo account Merchant Center.

Accesso ai dati e autorizzazione di CSS Center

Un utente di un CSS Center può accedere alle informazioni degli account Merchant Center solo in base al livello di accesso fornito dall'account Merchant Center. Di conseguenza, un trasferimento di CSS Center include solo i dati del commerciante a cui ha accesso un utente di CSS Center. Per saperne di più, consulta In che modo un CSS può accedere al tuo account Merchant Center.

Puoi configurare i diritti di accesso di un utente CSS configurando l'accesso dell'utente in CSS Center come amministratore CSS.

Esegui query sui dati

Quando vengono trasferiti a BigQuery, i tuoi dati vengono scritti in tabelle partizionate per data di importazione.

Quando esegui una query sulla tabella CSS Center, devi utilizzare la pseudocolonna _PARTITIONTIME o _PARTITIONDATE nella query. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Esecuzione di query sulle tabelle partizionate.

La tabella Products_ contiene campi nidificati e ripetuti. Per informazioni sulla gestione dei dati nidificati e ripetuti, consulta Differenze nella gestione dei campi ripetuti.

Query di esempio di CSS Center

Puoi utilizzare le seguenti query di esempio di CSS Center per analizzare i dati trasferiti. Puoi anche utilizzare le query in uno strumento di visualizzazione come Looker Studio.

In ciascuna delle seguenti query, sostituisci dataset con il nome del set di dati. Sostituisci css_id con l'ID del tuo dominio CSS.

Query di esempio relative a prodotti e problemi relativi ai prodotti

Le seguenti query analizzano i dati del report Prodotti e problemi relativi ai prodotti.

Statistiche relative a prodotti e problemi relativi ai prodotti

La seguente query di esempio SQL fornisce il numero di prodotti, prodotti con problemi e problemi per giorno.

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  COUNT(*) AS num_products,
  COUNTIF(ARRAY_LENGTH(item_issues) > 0) AS num_products_with_issues,
  SUM(ARRAY_LENGTH(item_issues)) AS num_issues
FROM
  dataset.Products_css_id
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date
ORDER BY
  date DESC;

Prodotti non approvati

La seguente query di esempio SQL fornisce il numero di prodotti non approvati per la visualizzazione, separati per regione e contesto report. La mancata approvazione può essere dovuta all'esclusione del contesto dei report o a un problema con il prodotto.

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  statuses.region as disapproved_region,
  reporting_context_status.reporting_context as reporting_context,
  COUNT(*) AS num_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(reporting_context_statuses) AS reporting_context_status,
  UNNEST(reporting_context_status.region_and_status) AS statuses
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' AND statuses.status = 'DISAPPROVED'
GROUP BY
  date, disapproved_region, reporting_context
ORDER BY
  date DESC;

Prodotti con problemi di mancata approvazione

La seguente query di esempio SQL recupera il numero di prodotti con problemi non approvati, separati per regione.

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  disapproved_region,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(CAST(css_id AS STRING), ':', product_id))
      AS num_distinct_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(item_issues) AS issue,
  UNNEST(issue.severity.severity_per_reporting_context) as severity_per_rc,
  UNNEST(severity_per_rc.disapproved_regions) as disapproved_region
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date, disapproved_region
ORDER BY
  date DESC;