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Tabela das principais marcas do Google Merchant Center

Vista geral

Os dados de produtos mais vendidos ajudam os comerciantes a compreenderem as marcas e os produtos mais populares em anúncios do Shopping e fichas não pagas. Para mais informações sobre os mais vendidos, consulte a descrição em Relatórios suportados.

Os dados são gravados numa tabela denominada BestSellers_TopBrands_MERCHANT_ID.

Esquema

A tabela BestSellers_TopBrands_ tem o seguinte esquema:

Coluna	Tipo de dados do BigQuery	Descrição	Exemplo de dados
`rank_timestamp`	`TIMESTAMP`	Data e hora em que a classificação foi publicada.	2020-05-30 00:00:00 UTC
`rank_id`	`STRING`	Identificador exclusivo da classificação.	2020-05-30:FR:264:120:brand
`rank`	`INTEGER`	A classificação de popularidade da marca em anúncios do Shopping e fichas não pagas para o `ranking_country` e o `ranking_category`. A popularidade baseia-se no número estimado de produtos vendidos. A classificação é atualizada diariamente. Os dados incluídos nas métricas podem ter um atraso de até 2 dias.	120
`previous_rank`	`INTEGER`	A alteração na classificação nos 7 dias anteriores.	86
`ranking_country`	`STRING`	Código do país usado para a classificação.	FR
`ranking_category`	`INTEGER`	ID da categoria de produtos Google usado para a classificação.	264
`ranking_category_path`	`RECORD, REPEATED`	O caminho completo da categoria de produtos Google usada para a classificação em cada local.
`ranking_category_path.locale`	`STRING`	O local do caminho da categoria.	en-US
`ranking_category_path.name`	`STRING`	Um nome legível para o caminho da categoria.	Eletrónica > Comunicações > Telefonia > Acessórios para telemóveis
`relative_demand`	`RECORD`	A procura estimada de uma marca em relação à marca com a classificação de popularidade mais elevada na mesma categoria e país.
`relative_demand.bucket`	`STRING`		Muito alto
`relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`previous_relative_demand`	`RECORD`	A procura estimada de uma marca em relação à marca com a classificação de popularidade mais elevada na mesma categoria e país nos 7 dias anteriores.
`previous_relative_demand.bucket`	`STRING`		Muito alto
`previous_relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`previous_relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`brand`	`STRING`	Marca do artigo.	Nome da marca de exemplo
`google_brand_id`	`STRING`	ID da marca Google do artigo.	11887454107284768325

Exemplos de consultas

Principais marcas para uma determinada categoria e país

A seguinte consulta SQL devolve as principais marcas da categoria Smartphones nos EUA.

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

Produtos de marcas de topo no seu inventário

A seguinte consulta SQL devolve uma lista de produtos no seu inventário das principais marcas, apresentada por categoria e país.

  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