Google Merchant Center-Übertragungsdaten abfragen

Bei der Übertragung Ihrer Daten in BigQuery werden die Daten in zeitpartitionierte Tabellen geschrieben. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in partitionierte Tabellen.

Beim Abfragen Ihrer Google Merchant Center-Tabelle müssen Sie die Pseudospalte _PARTITIONTIME oder _PARTITIONDATE in der Abfrage verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Partitionierte Tabellen abfragen.

Die Tabelle Products_ enthält verschachtelte und wiederkehrende Felder. Informationen zum Umgang mit verschachtelten und wiederkehrenden Daten finden Sie in der GoogleSQL-Dokumentation unter Unterschiede bei der Verarbeitung wiederkehrender Felder.

Google Merchant Center-Beispielabfragen

Mithilfe der folgenden Google Merchant Center-Beispielabfragen lassen sich die übertragenen Daten analysieren. Sie können die Abfragen auch in einem Visualisierungstool wie Looker Studio aufrufen.

Ersetzen Sie in jeder der folgenden Abfragen dataset durch den Namen Ihres Datasets. Ersetzen Sie merchant_id durch Ihre Merchant Center-ID. Wenn Sie ein MCA verwenden, ersetzen Sie merchant_id durch Ihre MCA-ID.

Statistiken zu Produkten und Produktproblemen

Die folgende SQL-Beispielabfrage gibt die Anzahl der Produkte, der Produkte mit Problemen und der Probleme nach Tag zurück.

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

Für Shopping-Anzeigen abgelehnte Produkte

Folgende SQL-Beispielabfrage gibt die Anzahl der Produkte, die für Shopping-Anzeigen abgelehnt wurden, getrennt nach Land zurück. Die Ablehnung kann darauf zurückzuführen sein, dass das Ziel ausgeschlossen wurde. Eventuell liegt auch ein Problem mit dem Produkt vor.

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  disapproved_country,
  COUNT(*) AS num_products
FROM
  dataset.Products_merchant_id,
  UNNEST(destinations) AS destination,
  UNNEST(disapproved_countries) AS disapproved_country
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date, disapproved_country
ORDER BY
  date DESC

Produkte mit Problemen aufgrund von Ablehnungen

Die folgende SQL-Beispielabfrage ruft die Anzahl der Produkte mit Ablehnungen getrennt nach Land ab.

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  applicable_country,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(CAST(merchant_id AS STRING), ':', product_id))
      AS num_distinct_products
FROM
  dataset.Products_merchant_id,
  UNNEST(issues) AS issue,
  UNNEST(issue.applicable_countries) as applicable_country
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' AND
  issue.servability = 'disapproved'
GROUP BY
  date, applicable_country
ORDER BY
  date DESC