Trasferimenti dei rapporti Google Merchant Center
BigQuery Data Transfer Service per Google Merchant Center consente di pianificare e gestire automaticamente i job di caricamento ricorrenti per i dati dei report di Google Merchant Center.
Report supportati
BigQuery Data Transfer Service per Google Merchant Center supporta i seguenti dati:
Prodotti e problemi relativi ai prodotti
Il report sui prodotti e sui problemi relativi ai prodotti include i dati di prodotto forniti a Merchant Center tramite i feed o utilizzando l'API Content for Shopping. Questo report include anche i problemi a livello di articolo rilevati da Google per i tuoi prodotti. Puoi visualizzare i dati sui problemi relativi a prodotti e prodotti in Google Merchant Center o eseguendo una query sull'API Content for Shopping. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella dei prodotti di Google Merchant Center.
Inventari regionali
Il report sugli inventari regionali include dati aggiuntivi sulla disponibilità a livello regionale e sulle sostituzioni dei prezzi dei tuoi prodotti.Per informazioni su come questi dati vengono caricati in BigQuery, consulta lo schema della tabella degli inventari regionali di Google Merchant Center.
Inventari locali
Il report sugli inventari locali include ulteriori dati di prodotto relativi all'inventario locale dei tuoi prodotti. Questo report contiene dati su prezzi locali, disponibilità, quantità, ritiro e posizione del prodotto in negozio. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella degli inventari locali di Google Merchant Center.
Prestazioni
Il report sul rendimento fornisce una segmentazione granulare dei dati sul rendimento sia negli annunci che nelle schede gratuite. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella del rendimento di Google Merchant Center.
Più venduti
Il report Più venduti fornisce gli stessi dati presenti nell'interfaccia utente di Google Merchant Center e ti consente di eseguire il backfill dei dati in paesi o categorie per un massimo di due anni. Questi dati includono i dati sui brand e i prodotti più apprezzati negli annunci Shopping e nelle schede non a pagamento e indica se sono disponibili o meno nel tuo inventario. Questo report si basa sul report Più venduti disponibile tramite Google Merchant Center. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta gli schemi delle tabelle dei prodotti più venduti di Google Merchant Center.
Competitività del prezzo
Precedentemente noto come report sui benchmark prezzi, il report sulla competitività del prezzo include gli attributi a livello di prodotto e i dati dei benchmark prezzi e si basa sulle stesse definizioni del report sulla competitività del prezzo disponibile tramite Google Merchant Center. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella sulla competitività del prezzo di Google Merchant Center.
Approfondimenti sul prezzo
Utilizza il report Approfondimenti sul prezzo per visualizzare i prezzi scontati suggeriti per i tuoi prodotti e le previsioni del rendimento che puoi aspettarti se aggiorni i prezzi dei tuoi prodotti. Il report Approfondimenti sul prezzo può aiutarti a stabilire il prezzo dei tuoi prodotti in modo più efficace. Per ulteriori informazioni su come utilizzare i dati di questo report, consulta Migliorare i prezzi dei prodotti con il report Approfondimenti sul prezzo per ulteriori informazioni su come utilizzare i dati in questo report. Per informazioni su come vengono caricati questi dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella Approfondimenti sul prezzo di Google Merchant Center.
Targeting per prodotto
Attiva il report Targeting per prodotto quando configuri un trasferimento in modo da mostrare le informazioni sul targeting degli annunci quando carichi i dati da Google Shopping in BigQuery. Per informazioni su come vengono caricati i dati in BigQuery, consulta lo schema della tabella Targeting per prodotto di Google Merchant Center.
Opzioni di segnalazione
BigQuery Data Transfer Service per Google Merchant Center supporta le seguenti opzioni di reporting:
Opzione di segnalazione | Assistenza |
---|---|
Pianificazione | Configurabile in base a giornaliera, settimanale, mensile o personalizzata. Per impostazione predefinita, al momento della creazione del trasferimento questo valore è giornaliero. L'intervallo minimo tra i trasferimenti è di 6 ore. |
Importazione dati da trasferimenti di Google Merchant Center
Quando trasferisci i dati da Google Merchant Center a BigQuery, questi 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 sono interessate.Limitazioni
Alcuni report potrebbero avere i propri vincoli, ad esempio finestre di supporto diverse per i backfill storici. Le seguenti sezioni descrivono i limiti per ogni report.
Assistenza per i backfill storici
Non tutti i report supportano i backfill storici allo stesso modo. Di seguito sono riportati un elenco dei report e del livello di supporto per i backfill storici.
- Prodotti e problemi relativi ai prodotti - 14 giorni
- Inventari locali - 14 giorni
- Inventari regionali - 14 giorni
- Rendimento - 2 anni
- Più venduti - 2 anni
- Competitività del prezzo - Nessun supporto backfill
- Approfondimenti sul prezzo - Nessun supporto per il backfill
Esecuzioni automatiche del trasferimento di backfill
Il report sul rendimento può avere latenze nei dati "odierni". Pertanto, quando viene richiesta un'esportazione dei dati, i dati potrebbero essere aggiornati fino a 3 giorni nel passato per tenere conto delle correzioni.
Per supportare questa funzionalità, ogni volta che viene attivato un trasferimento su qualsiasi report,
vengono create altre due esecuzioni di trasferimento per today - 1
e today - 2
. Queste
esecuzioni di trasferimento interessano solo la tabella Prestazioni; le altre tabelle non sono interessate.
I backfill automatici non possono essere disattivati.
Problemi relativi al prodotto e al prodotto
- I dati relativi a prodotti e problemi relativi ai prodotti in BigQuery non rappresentano la visualizzazione in tempo reale del tuo account commerciante. Per visualizzare la cronologia dei dati, consulta il campo
product_data_timestamp
nello schema.
Benchmark prezzi
- I dati dei benchmark prezzi non rappresentano la visualizzazione in tempo reale dei benchmark prezzi. Per visualizzare la cronologia dei tuoi dati, consulta il campo
price_benchmark_timestamp
nello schema dei benchmark dei prezzi. - Non tutti i prodotti avranno un benchmark prezzi.
Più venduti
- Non tutti i paesi conterranno dati sul ranking. Paesi inclusi nel rapporto (con ISO 3166-1 alpha-2): AT, AU, BE, BR, CA, CH, CZ, DE, DK, ES, FI, FR, GB, HU, IE, IN, IT, JP, MX, NL, NO, NZ, PL, PT, RO, SK, SE, TRUA
- I dati sui prodotti più venduti non rappresentano una visualizzazione in tempo reale dei ranking dei brand.
Per visualizzare la cronologia dei dati, fai riferimento al campo
rank_timestamp
nello schemaBestSellers_TopProducts_
eBestSellers_TopBrands_
. - Potrebbero esserci righe nella tabella
Products_
con un valoregoogle_brand_id
che non corrisponde ad alcun brand nella tabellaBestSellers_TopBrands_
. - Gli ID brand nel campo
google_brand_id
potrebbero cambiare nel tempo per riflettere la natura mutevole di attività e brand. Per questo motivo, non è garantito che tu possa monitorare una serie di brand in un arco di tempo lungo. - Sebbene i brand siano classificati in molte categorie diverse, tutti i prodotti nella tabella
Products_
sono in categorie foglia. Per unire brand e prodotti in categorie non foglia, utilizza il campogoogle_product_category_ids
, come mostrato in Query di esempio relative ai prodotti più venduti.
Assistenza per gli account multi-cliente (AMC)
Consigliamo ai clienti esistenti con più ID commerciante di configurare un account multi-cliente (AMC) principale. La configurazione di un AMC ti consente di creare un singolo trasferimento per tutti i tuoi ID commerciante.
L'utilizzo degli AMC di Google Merchant Center offre diversi vantaggi rispetto all'utilizzo degli ID commerciante singoli:
- Non è più necessario gestire più trasferimenti per trasferire i dati dei report per più ID commerciante.
- Le query che coinvolgono più ID commerciante sono molto più semplici da scrivere perché tutti i dati degli ID commerciante sono archiviati nella stessa tabella.
- L'uso degli AMC riduce i potenziali problemi di quota dei job di caricamento di BigQuery perché tutti i dati dell'ID commerciante vengono caricati nello stesso job.
Uno dei possibili svantaggi dell'uso degli AMC è che i costi delle query successive potrebbero essere più elevati. Poiché tutti i dati sono archiviati nella stessa tabella, le query che recuperano i dati per un singolo ID commerciante devono comunque analizzare l'intera tabella.
Se utilizzi un AMC, l'ID AMC è riportato in aggregator_id
e i
singoli subaccount sono elencati in merchant_id
. Per gli account che
non utilizzano un AMC, il valore aggregator_id
è impostato su null
.
Non tutti i report supportano gli AMC. Gli AMC sono supportati dai seguenti report:
- Prodotti e problemi relativi ai prodotti
- Inventari locali
- Inventari regionali
- Rendimento prodotti
- Competitività del prezzo
- Approfondimenti sul prezzo
- Targeting per prodotto
Eseguire query sui dati
Quando vengono trasferiti in BigQuery, i dati vengono scritti in tabelle partizionate in fase di importazione. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione alle tabelle partizionate.
Quando esegui una query sulla tabella di Google Merchant Center, devi utilizzare la pseudo-colonna _PARTITIONTIME
o _PARTITIONDATE
nella query.
Per saperne di più, consulta Esecuzione di query su tabelle partizionate.
La tabella Products_
contiene campi nidificati e ripetuti. Per informazioni sulla gestione di dati nidificati e ripetuti, consulta
Differenze nella gestione di campi ripetuti
nella documentazione di GoogleSQL.
Query di esempio su Google Merchant Center
Puoi utilizzare le seguenti query di esempio di Google Merchant 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 merchant_id con il tuo ID commerciante. Se utilizzi un AMC, sostituisci merchant_id con il tuo ID AMC.
Query di esempio relative a prodotti e problemi relativi ai prodotti
Statistiche sui prodotti e sui problemi dei prodotti
La seguente query SQL di esempio fornisce il numero di prodotti e prodotti con problemi e problemi in base al giorno.
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
Prodotti non approvati per gli annunci Shopping
La seguente query SQL di esempio fornisce il numero di prodotti non approvati per la visualizzazione negli annunci Shopping, separati per paese. La mancata approvazione può essere dovuta all'esclusione della destinazione o a un problema con il prodotto.
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
Prodotti con problemi non approvati
La seguente query SQL di esempio recupera il numero di prodotti con problemi non approvati, separati per paese.
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
Esempi di query di benchmark prezzi
Confrontare i prezzi dei prodotti con i benchmark
La seguente query SQL unisce i dati Products
e Price Benchmarks
per restituire l'elenco dei prodotti e dei benchmark associati.
WITH products AS ( SELECT _PARTITIONDATE AS date, * FROM dataset.Products_merchant_id WHERE _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' ), benchmarks AS ( SELECT _PARTITIONDATE AS date, * FROM dataset.Products_PriceBenchmarks_merchant_id WHERE _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' ) SELECT products.date, products.product_id, products.merchant_id, products.aggregator_id, products.price, products.sale_price, benchmarks.price_benchmark_value, benchmarks.price_benchmark_currency, benchmarks.country_of_sale FROM products INNER JOIN benchmarks ON products.product_id = benchmarks.product_id AND products.merchant_id = benchmarks.merchant_id AND products.date = benchmarks.date
Query di esempio per i prodotti più venduti
Prodotti di punta per una categoria e un paese specifici
La seguente query SQL restituisce i prodotti principali per la categoria "Smartphone" negli Stati Uniti.
SELECT rank, previous_rank, relative_demand.bucket, (SELECT name FROM top_products.product_title WHERE locale = 'en-US') AS product_title, brand, price_range FROM dataset.BestSellers_TopProducts_merchant_id AS top_products WHERE _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD' AND ranking_category = 267 /*Smartphones*/ AND ranking_country = 'US' ORDER BY rank
Prodotti di punta nel tuo inventario
La seguente query SQL unisce i dati BestSellers_TopProducts_Inventory_
e BestSellers_TopProducts_
per restituire un elenco dei principali prodotti presenti nel tuo inventario.
WITH latest_top_products AS ( SELECT * FROM dataset.BestSellers_TopProducts_merchant_id WHERE _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD' ), latest_top_products_inventory AS ( SELECT * FROM dataset.BestSellers_TopProducts_Inventory_merchant_id WHERE _PARTITIONDATE = 'YYYY-MM-DD' ) SELECT top_products.rank, inventory.product_id, (SELECT ANY_VALUE(name) FROM top_products.product_title) AS product_title, top_products.brand, top_products.gtins FROM latest_top_products AS top_products INNER JOIN latest_top_products_inventory AS inventory USING (rank_id)
Principali brand per una categoria e un paese specifici
La seguente query SQL restituisce i brand principali per la categoria "Smartphone" negli Stati Uniti.
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
Prodotti di brand noti nel tuo inventario
La seguente query SQL restituisce un elenco di prodotti nel tuo inventario dei brand principali, elencati per categoria e paese.
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