Trasferimento del Comparison Shopping Service Center
BigQuery Data Transfer Service per Servizio di shopping comparativo Center (CSS Center) ti consente di pianificare e gestire automaticamente i job di caricamento ricorrenti per i dati dei report di CSS Center.
Report supportati
BigQuery Data Transfer Service per CSS Center supporta i seguenti dati dei report sui problemi relativi al prodotto e al prodotto 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 dati da trasferimenti CSS Center
Quando trasferisci i dati da CSS Center a BigQuery, i dati vengono caricati in 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 backfill in esecuzione non generano dati duplicati e le partizioni per altre date non vengono interessate.Limitazioni
Alcuni report potrebbero avere i propri vincoli, ad esempio periodi di supporto diversi per i backfill storici. Il report sui problemi relativi ai prodotti e 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 ai prodotti e ai problemi relativi ai prodotti in BigQuery possono avere una latenza fino a un'ora.
I dati esportati per un account CSS Center conterranno solo informazioni sui commercianti che hanno accettato di condividere le loro informazioni con il loro CSS associato. Per maggiori informazioni, consulta la pagina In che modo un CSS può accedere al tuo account Merchant Center.
Accesso ai dati e autorizzazione del CSS Center
Un utente di un CSS Center può accedere alle informazioni degli account Merchant Center solo in base al livello di accesso fornito all'utente dall'account Merchant Center. Di conseguenza, un trasferimento di CSS Center include solo i dati del commerciante a cui ha accesso un utente del CSS Center. Per saperne di più, consulta l'articolo 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 i dati vengono trasferiti in BigQuery, vengono scritti in tabelle partizionate in fase di importazione.
Quando esegui una query sulla tabella CSS Center, devi
utilizzare la pseudo-colonna _PARTITIONTIME
o _PARTITIONDATE
nella query.
Per ulteriori informazioni, consulta 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 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 tuo set di dati. Sostituisci css_id con l'ID del tuo dominio CSS.
Esempi di query relative a problemi relativi a prodotti e prodotti
Le seguenti query analizzano i dati del report sui problemi relativi a prodotti e prodotti.
Statistiche relative ai prodotti e ai problemi relativi ai prodotti
La seguente query SQL di esempio fornisce il numero di prodotti, prodotti con problemi e problemi in base al 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 SQL di esempio fornisce il numero di prodotti non approvati per la visualizzazione, separati per regione e contesto dei report. La mancata approvazione può derivare dall'esclusione del contesto dei report o da 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 non approvati
La seguente query SQL di esempio 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;