Google Merchant Center の価格分析テーブル スキーマ

価格分析に関するテーブル スキーマ

価格分析レポートには、商品の推奨セール価格が表示され、商品の価格を更新した場合に想定されるパフォーマンスが予測されます。価格分析レポートを使用すると、商品の価格設定をより効果的に行うことができます。レポートは Google Merchant Center の価格分析レポートに似ています。

個々の販売者 ID を使用している場合、データは PriceInsights_MERCHANT_ID という名前のテーブルに書き込まれます。MCA アカウントを使用している場合は PriceInsights_AGGREGATOR_ID にデータが書き込まれます。

PriceInsights_ テーブルのスキーマは次のとおりです。

列 BigQuery のデータ型 説明 値のサンプル
aggregator_id INTEGER マルチ クライアント アカウント（MCA）ID（販売者が MCA の一部である場合）。それ以外の場合は null です。
merchant_id INTEGER Google Merchant Center アカウント ID。
id STRING 商品の Content API の REST ID。形式は channel:content_language:feed_label:offer_id です。商品テーブル スキーマでの定義と同様です。
title STRING 商品のタイトル。
brand STRING 商品のブランド。
offer_id STRING 販売者が指定した、この商品のオファー ID。
price RECORD 商品の現在の価格。 1$ = amount_micros: 1000000
currency_code: USD
suggested_price RECORD

ビジネスの総利益を最大化するために Google が予測したセール価格または割引価格。複雑なモデルに基づいて、過去 7 日間のさまざまな価格での商品のパフォーマンスをシミュレートします。

提案価格を計算するには、既存の価格を、同じ商品を販売している類似したショップのグループの価格と比較します。また、商品の需要、類似商品を提供している販売者の数、類似したショップの予測される利益率などの要素も考慮されます。こうした要素を分析して、提案価格を適用した場合のインプレッション数、クリック数、コンバージョン数、総利益を予測します。

提案価格は有益な分析情報を提供しますが、予測は将来のパフォーマンスを保証するものではありません。

 1$ = amount_micros: 1000000
currency_code: USD
predicted_impressions_change_fraction FLOAT 提案されたセール価格を適用した場合に予測されるインプレッション数の増加。予測は、過去 7 日間のパフォーマンス データをベースとしたモデルによって生成されます。
predicted_clicks_change_fraction FLOAT 提案されたセール価格を適用した場合に予測されるクリック数の増加。予測は、過去 7 日間のパフォーマンス データをベースとしたモデルによって生成されます。
predicted_conversions_change_fraction FLOAT 提案されたセール価格を適用した場合に予測されるコンバージョン数の増加。予測は、過去 7 日間のパフォーマンス データをベースとしたモデルによって生成されます。
product_type_l1 STRING 商品の商品カテゴリ。
product_type_l2 STRING 商品の商品カテゴリ。
product_type_l3 STRING 商品の商品カテゴリ。
product_type_l4 STRING 商品の商品カテゴリ。
product_type_l5 STRING 商品の商品カテゴリ。
category_l1 STRING 商品の Google 商品カテゴリ。
category_l2 STRING 商品の Google 商品カテゴリ。
category_l3 STRING 商品の Google 商品カテゴリ。
category_l4 STRING 商品の Google 商品カテゴリ。
category_l5 STRING 商品の Google 商品カテゴリ。