‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

שליחת שאילתות לגבי נתוני ההעברות של Google Merchant Center

כשמעבירים את הנתונים ל-BigQuery, הם נכתבים בטבלאות שמחולקות למחיצות (Partitions) לפי זמני כתיבת הנתונים. למידע נוסף, קראו את המאמר מבוא לטבלאות מחולקות למחיצות.

כשמבצעים שאילתה בטבלה של Google Merchant Center, צריך להשתמש בעמודה הווירטואלית _PARTITIONTIME או _PARTITIONDATE בשאילתה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שליחת שאילתות לטבלאות מחולקות.

הטבלה Products_ מכילה שדות בתוך שדות ושדות חוזרים. למידע על טיפול בנתונים חוזרים ומקוננים, קראו את המאמר הבדלים בטיפול בשדות חוזרים במסמכי התיעוד של GoogleSQL.

שאילתות לדוגמה ב-Google Merchant Center

אתם יכולים להשתמש בשאילתות הבאות לדוגמה ב-Google Merchant Center כדי לנתח את הנתונים שהועברו. אפשר גם להשתמש בשאילתות בכלי להמחשה חזותית כמו Data Studio.

בכל אחת מהשאילתות הבאות, מחליפים את dataset בשם של מערך הנתונים. מחליפים את merchant_id במספר החשבון שלכם ב-Merchant Center. אם אתם משתמשים בחשבון MCA, מחליפים את merchant_id במזהה חשבון MCA.

סטטיסטיקה של מוצרים ותובנות על מוצרים

שאילתת ה-SQL לדוגמה הבאה מספקת את מספר המוצרים, המוצרים עם הבעיות והבעיות לפי יום.

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

מוצרים שנדחו במודעות שופינג

שאילתת ה-SQL לדוגמה הבאה מספקת את מספר המוצרים שלא אושרו להצגה במודעות שופינג, בחלוקה לפי מדינה. הפסילה יכולה לנבוע מכך שהיעד לא נכלל או מבעיה במוצר.

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

מוצרים עם בעיות שגורמות לפסילה

השאילתה הבאה לדוגמה ב-SQL מאחזרת את מספר המוצרים עם בעיות פסילה, בחלוקה לפי מדינה.

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