Tabelle „Beliebteste Marken“ im Google Merchant Center

Übersicht

Mit den Daten zu den Bestsellern können Händler die beliebtesten Marken und Produkte in Shopping-Anzeigen und unbezahlten Einträgen besser nachvollziehen. Weitere Informationen zu den Bestsellern finden Sie in der Beschreibung unter Unterstützte Berichte.

Die Daten werden in eine Tabelle mit dem Namen BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID geschrieben.

Schema

Die Tabelle BestSellers_TopBrands_ hat das folgende Schema:

Spalte BigQuery-Datentyp Beschreibung Beispieldaten
rank_timestamp TIMESTAMP Datum und Uhrzeit der Veröffentlichung des Rangs. 2020-05-30 00:00:00 UTC
rank_id STRING Eindeutige Kennung für den Rang. 2020-05-30:FR:264:120:brand
rank INTEGER Beliebtheitsrang der Marke in Shopping-Anzeigen und unbezahlten Einträgen für ranking_country und ranking_category Die Beliebtheit basiert auf der geschätzten Anzahl der verkauften Produkte. Der Rang wird täglich aktualisiert. Die in den Messwerten enthaltenen Daten können bis zu zwei Tage verzögert sein. 120
previous_rank INTEGER Die Änderung des Rangs in den letzten 7 Tagen. 86
ranking_country STRING Ländercode für das Ranking. FR
ranking_category INTEGER ID der Google-Produktkategorie, die für das Ranking verwendet wird. 264
ranking_category_path RECORD, REPEATED Der vollständige Pfad der Google-Produktkategorie, die für das Ranking in jeder Sprache verwendet wird.
ranking_category_path.locale STRING Das Gebietsschema des Kategoriepfads. en-US
ranking_category_path.name STRING Ein für Menschen lesbarer Name für den Kategoriepfad. Elektronik > Kommunikation > Telefonie > Handyzubehör
relative_demand RECORD Die geschätzte Nachfrage nach einer Marke in Bezug auf die Marke mit dem höchsten Beliebtheitsrang in derselben Kategorie und im selben Land.
relative_demand.bucket STRING Sehr hoch
relative_demand.min INTEGER 51
relative_demand.max INTEGER 100
previous_relative_demand RECORD Die geschätzte Nachfrage nach einer Marke, relativ zur Marke mit dem höchsten Beliebtheitsrang in derselben Kategorie und demselben Land in den letzten sieben Tagen.
previous_relative_demand.bucket STRING Sehr hoch
previous_relative_demand.min INTEGER 51
previous_relative_demand.max INTEGER 100
brand STRING Marke des Artikels. Beispielname der Marke
google_brand_id STRING Google-Marken-ID des Artikels. 11887454107284768325

Beispielabfragen

Top-Marken für eine bestimmte Kategorie und ein bestimmtes Land

Die folgende SQL-Abfrage gibt Top-Marken für die Kategorie Smartphones in den USA zurück.

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

Produkte der Top-Marken in Ihrem Inventar

Die folgende SQL-Abfrage gibt eine Liste der Produkte in Ihrem Inventar von Top-Marken zurück, die nach Kategorie und Land aufgeführt sind.

  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