Carregue dados do CSS Center para o BigQuery

Pode carregar dados do CSS Center para o BigQuery através do conetor do Serviço de transferência de dados do BigQuery para o CSS Center. Com o Serviço de transferência de dados do BigQuery, pode agendar tarefas de transferência recorrentes que adicionam os dados mais recentes do seu centro de SCC ao BigQuery.

Relatórios suportados

O Serviço de transferência de dados do BigQuery para o CSS Center suporta os seguintes dados dos relatórios de produtos e problemas com produtos das contas do Merchant Center associadas.

Produtos e problemas com produtos

Este relatório contém dados que os comerciantes associados ao seu CSS Center carregaram para as respetivas contas do Merchant Center. Este relatório também inclui problemas ao nível do artigo detetados pela Google para os produtos dos seus comerciantes. Para ver informações sobre como estes dados são carregados no BigQuery, consulte o esquema da tabela de produtos do CSS Center.

Carregamento de dados de transferências do CSS Center

Quando transfere dados do centro de SCC para o BigQuery, os dados são carregados em tabelas do BigQuery particionadas por data. A partição da tabela na qual os dados são carregados corresponde à data da origem de dados. Se agendar várias transferências para a mesma data, o Serviço de transferência de dados do BigQuery substitui a partição dessa data específica pelos dados mais recentes. As várias transferências no mesmo dia ou a execução de preenchimentos não resultam em dados duplicados, e as partições para outras datas não são afetadas.

Limitações

Alguns relatórios podem ter as suas próprias restrições, como diferentes janelas de suporte para preenchimentos históricos. O relatório de produtos e problemas de produtos não suporta preenchimentos.

Os dados de produtos e problemas de produtos no BigQuery não representam a vista em tempo real das contas do Merchant Center associadas à sua conta do centro de SCCs. Os dados de produtos e problemas com produtos no BigQuery podem ter uma latência de até uma hora.

Os dados exportados para uma conta do CSS Center contêm apenas informações sobre os comerciantes que aceitaram partilhar as respetivas informações com o SCP associado. Para mais informações, consulte o artigo Como um SCP pode aceder à sua conta do Merchant Center.

Acesso e autorização de dados do CSS Center

Um utilizador de um CSS Center só pode aceder a informações de contas do Merchant Center com base no nível de acesso fornecido a esse utilizador pela conta do Merchant Center. Como resultado, uma transferência do CSS Center inclui apenas dados do comerciante aos quais um utilizador do CSS Center tem acesso. Para mais informações, consulte o artigo Como um SCP pode aceder à sua conta do Merchant Center.

Pode configurar os direitos de acesso de um utilizador do CSS configurando o acesso do utilizador no CSS Center como administrador do CSS.

Consultar os seus dados

Quando os dados são transferidos para o BigQuery, são gravados em tabelas particionadas por tempo de ingestão.

Quando consulta a tabela do centro de SCC, tem de usar a pseudocoluna _PARTITIONTIME ou _PARTITIONDATE na consulta. Para mais informações, consulte o artigo Consultar tabelas particionadas.

A tabela Products_ contém campos aninhados e repetidos. Para obter informações sobre o processamento de dados aninhados e repetidos, consulte o artigo Diferenças no processamento de campos repetidos.

Consultas de exemplo do CSS Center

Pode usar as seguintes consultas de exemplo do centro de CSS para analisar os seus dados transferidos. Também pode usar as consultas numa ferramenta de visualização, como o Looker Studio.

Em cada uma das seguintes consultas, substitua dataset pelo nome do conjunto de dados. Substitua css_id pelo ID do domínio do SCP.

Consultas de exemplo sobre produtos e problemas de produtos

As seguintes consultas analisam dados do relatório de produtos e problemas de produtos.

Estatísticas de produtos e problemas de produtos

A seguinte consulta de exemplo SQL fornece o número de produtos, produtos com problemas e problemas por dia.

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;

Produtos reprovados

A seguinte consulta de exemplo de SQL fornece o número de produtos que não estão aprovados para apresentação, separados por região e contexto de relatórios. A reprovação pode resultar da exclusão do contexto de relatórios ou de um problema com o produto.

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;

Produtos com problemas de reprovação

A seguinte consulta de exemplo SQL obtém o número de produtos com problemas reprovados, separados por região.

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;