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Table des marques les plus populaires sur Google Merchant Center

Présentation

Les données sur les meilleures ventes aident les marchands à comprendre les marques et les produits les plus populaires dans les annonces Shopping et les fiches gratuites. Pour plus d'informations sur les meilleures ventes, consultez la description dans la section Rapports acceptés.

Les données sont écrites dans une table nommée BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID.

Schéma

Le tableau BestSellers_TopBrands_ présente le schéma suivant :

Colonne	Type de données BigQuery	Description	Example
`rank_timestamp`	`TIMESTAMP`	Date et heure de publication du classement.	2020-05-30 00:00:00 UTC
`rank_id`	`STRING`	Identifiant unique du classement.	2020-05-30:FR:264:120:brand
`rank`	`INTEGER`	Classement de popularité de la marque sur les annonces Shopping et dans les liens non commerciaux pour les catégories `ranking_country` et `ranking_category`. La popularité est basée sur l'estimation du nombre de produits vendus. Le classement est mis à jour quotidiennement. Les données incluses dans les métriques peuvent présenter un retard de deux jours au maximum.	120
`previous_rank`	`INTEGER`	Évolution du classement au cours des sept derniers jours.	86
`ranking_country`	`STRING`	Code pays utilisé pour le classement.	FR
`ranking_category`	`INTEGER`	Identifiant de la catégorie de produits Google utilisé pour le classement.	264
`ranking_category_path`	`RECORD, REPEATED`	Chemin complet de la catégorie de produits Google utilisé pour le classement pour chaque paramètre régional.
`ranking_category_path.locale`	`STRING`	Paramètre régional du chemin de la catégorie.	en-US
`ranking_category_path.name`	`STRING`	Nom lisible du chemin de la catégorie.	Électronique > Communications > Téléphonie > Accessoires pour téléphones mobiles
`relative_demand`	`RECORD`	La demande estimée pour une marque par rapport à la marque la plus populaire dans la même catégorie et le même pays.
`relative_demand.bucket`	`STRING`		Très élevée
`relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`previous_relative_demand`	`RECORD`	La demande estimée pour une marque par rapport à la marque la plus populaire dans la même catégorie et le même pays au cours des sept derniers jours.
`previous_relative_demand.bucket`	`STRING`		Très élevée
`previous_relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`previous_relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`brand`	`STRING`	Marque de l'article.	Exemple de nom de marque
`google_brand_id`	`STRING`	Identifiant de marque Google de l'article.	11887454107284768325

Exemples de requêtes

Marques populaires pour une catégorie et un pays donnés

La requête SQL suivante renvoie les marques populaires de la catégorie Smartphones aux États-Unis.

SELECT
  rank,
  previous_rank,
  brand
FROM
  dataset.BestSellers_TopBrands_merchant_id
WHERE
  _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD' AND
  ranking_category = 267 /*Smartphones*/ AND
  ranking_country = 'US'
ORDER BY
  rank

Produits de marques populaires dans votre inventaire

La requête SQL suivante renvoie la liste des produits de marques populaires dans votre inventaire, répertoriées par catégorie et par pays.

  WITH latest_top_brands AS
  (
    SELECT
      *
    FROM
      dataset.BestSellers_TopBrands_merchant_id
    WHERE
      _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD'
  ),
  latest_products AS
  (
    SELECT
      product.*,
      product_category_id
    FROM
      dataset.Products_merchant_id AS product,
      UNNEST(product.google_product_category_ids) AS product_category_id,
      UNNEST(destinations) AS destination,
      UNNEST(destination.approved_countries) AS approved_country
    WHERE
      _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD'
  )
  SELECT
    top_brands.brand,
    (SELECT name FROM top_brands.ranking_category_path
    WHERE locale = 'en-US') AS ranking_category,
    top_brands.ranking_country,
    top_brands.rank,
    products.product_id,
    products.title
  FROM
    latest_top_brands AS top_brands
  INNER JOIN
    latest_products AS products
  ON top_brands.google_brand_id = products.google_brand_id AND
     top_brands.ranking_category = product_category_id AND
     top_brands.ranking_country = products.approved_country