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Cargar datos de CSS Center en BigQuery

Puede cargar datos de CSS Center en BigQuery mediante el conector BigQuery Data Transfer Service para CSS Center. Con BigQuery Data Transfer Service, puede programar tareas de transferencia periódicas que añadan los datos más recientes de su centro de CSS a BigQuery.

Informes admitidos

BigQuery Data Transfer Service para CSS Center admite los siguientes datos de los informes de productos y de problemas de productos de las cuentas de Merchant Center asociadas.

Productos y problemas relacionados con ellos

Este informe contiene datos que los comerciantes asociados a su CSS Center han subido a sus cuentas de Merchant Center. Este informe también incluye los problemas a nivel de artículo que Google ha detectado en los productos de sus comerciantes. Para obtener información sobre cómo se cargan estos datos en BigQuery, consulte el esquema de la tabla de productos de CSS Center.

Ingestión de datos de transferencias de CSS Center

Cuando transfiere datos de CSS Center a BigQuery, estos se cargan en tablas de BigQuery que están particionadas por fecha. La partición de la tabla en la que se cargan los datos corresponde a la fecha de la fuente de datos. Si programa varias transferencias para la misma fecha, BigQuery Data Transfer Service sobrescribirá la partición de esa fecha con los datos más recientes. Si se realizan varias transferencias el mismo día o se ejecutan rellenados, no se duplicarán los datos y no se verán afectadas las particiones de otras fechas.

Limitaciones

Algunos informes pueden tener sus propias restricciones, como diferentes ventanas de asistencia para los rellenados históricos. El informe de productos y problemas de productos no admite rellenado.

Los datos de productos y problemas de productos de BigQuery no representan la vista en tiempo real de las cuentas de Merchant Center asociadas a su cuenta de CSS Center. Los datos de productos y problemas de productos de BigQuery pueden tener una latencia de hasta una hora.

Los datos exportados de una cuenta de CSS Center solo contendrán información sobre los comerciantes que hayan aceptado compartir sus datos con el CSS asociado. Para obtener más información, consulte Cómo puede acceder un CSS a su cuenta de Merchant Center.

Acceso a datos y autorización de CSS Center

Un usuario de CSS Center solo puede acceder a la información de las cuentas de Merchant Center en función del nivel de acceso que le haya proporcionado la cuenta de Merchant Center. Por lo tanto, una transferencia de CSS Center solo incluye los datos de los comerciantes a los que tiene acceso un usuario de CSS Center. Para obtener más información, consulte Cómo puede acceder un CSS a su cuenta de Merchant Center.

Para configurar los derechos de acceso de un usuario de CSS, debe configurarlos como administrador de CSS en CSS Center.

Consultar tus datos

Cuando tus datos se transfieren a BigQuery, se escriben en tablas con particiones por hora de ingestión.

Cuando consultes tu tabla de CSS Center, debes usar la pseudocolumna _PARTITIONTIME o _PARTITIONDATE en tu consulta. Para obtener más información, consulta Consultar tablas particionadas.

La tabla Products_ contiene campos anidados y repetidos. Para obtener información sobre cómo gestionar datos anidados y repetidos, consulta Diferencias en la gestión de campos repetidos.

Consultas de ejemplo de CSS Center

Puede usar las siguientes consultas de ejemplo del Centro de CSS para analizar los datos transferidos. También puedes usar las consultas en una herramienta de visualización, como Looker Studio.

En cada una de las siguientes consultas, sustituye dataset por el nombre de tu conjunto de datos. Sustituye css_id por el ID de tu dominio de CSS.

Consultas de ejemplo sobre productos y problemas relacionados con ellos

Las siguientes consultas analizan los datos del informe "Productos" y "Problemas de productos".

Estadísticas de productos y problemas relacionados con ellos

La siguiente consulta de ejemplo de SQL proporciona el número de productos, los productos con problemas y los problemas por día.

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;

Productos rechazados

La siguiente consulta de ejemplo de SQL proporciona el número de productos que no se han aprobado para mostrarse, separados por región y contexto de informe. El rechazo puede deberse a que el contexto de la denuncia se haya excluido o a un problema con el producto.

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;

Productos con problemas rechazados

La siguiente consulta de ejemplo de SQL obtiene el número de productos con problemas rechazados, separados por región.

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;