Google Merchant Center 热门商品

概览

畅销商品数据可帮助商家了解购物广告中最受欢迎的品牌和商品。如需详细了解畅销商品，请参阅支持的报告中的说明。

数据会写入名为 BestSellers_TopProducts_MERCHANT_ID 的表。

架构

BestSellers_TopProducts_ 表具有以下架构：

列	BigQuery 数据类型	说明	示例字段
`rank_timestamp`	`TIMESTAMP`	发布排名的日期和时间。	2020-03-14 00:00:00 UTC
`rank_id`	`STRING`	要对商品目录表执行联接的排名标识符。	2020-03-14:AU:100:2:product
`rank`	`INTEGER`	购物广告中的商品根据“ranking_country”和“ranking_category”的热门程度排名。热门程度基于预估销售的商品数量。该排名每天更新一次。指标中包含的数据最长可能会延迟 2 天。	2
`previous_rank`	`INTEGER`	过去 7 天内的排名变化。	4
`ranking_country`	`STRING`	用于排名的国家/地区代码。	AU
`ranking_category`	`INTEGER`	用于排名的 Google 商品类别 ID。	5181
`ranking_category_path`	`RECORD, REPEATED`	用于排名的每个语言区域的 Google 商品类别完整路径。
`ranking_category_path.locale`	`STRING`		en-AU
`ranking_category_path.name`	`STRING`		箱包
`relative_demand`	`RECORD`	商品相对于其同一类别和国家/地区中热门程度排名最高的商品的预计需求量。
`relative_demand.bucket`	`STRING`		很高
`relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`previous_relative_demand`	`RECORD`	过去 7 天内，商品相对于其同一类别和国家/地区中热门程度排名最高的商品的预计需求量。
`previous_relative_demand.bucket`	`STRING`		很高
`previous_relative_demand.min`	`INTEGER`		51
`previous_relative_demand.max`	`INTEGER`		100
`product_title`	`RECORD, REPEATED`	商品名。
`product_title.locale`	`STRING`		en-AU
`product_title.name`	`STRING`		ExampleBrand 背包
`gtins`	`STRING, REPEATED`	全球贸易商品编号 (GTIN)。	07392158680955
`brand`	`STRING`	商品的品牌。	ExampleBrand
`google_brand_id`	`STRING`	商品的 Google 品牌 ID。	11887454107284768328
`google_product_category`	`INTEGER`	商品的 Google 商品类别 ID。	100
`google_product_category_path`	`RECORD, REPEATED`	商品的 Google 商品类别完整路径。
`google_product_category_path.locale`	`STRING`		en-US
`google_product_category_path.name`	`STRING`		箱包 > 背包
`price_range`	`RECORD`	价格范围：上下限（无小数）和货币。价格不含运费。	不适用
`price_range.min`	`NUMERIC`		115
`price_range.max`	`NUMERIC`		147
`price_range.currency`	`STRING`		澳元

理解数据

排名类别随时可能更改。
BestSellers_TopProducts_Inventory_ 表中的 Google 商品类别可能与 Products_ 表中的 Google 商品类别不同。Products_ 表显示了零售商提供的 Google 商品类别对应的价值。
对于目录中的商品，BestSellers_TopProducts_ 中的价格范围可能与 Products_PriceBenchmarks_ 表中的价格范围不同。价格基准指标是在不同时间段计算的。BestSellers_TopProducts_ 中的价格范围反映了商品不同变体的价格，而Products_PriceBenchmarks_ 中的价格范围只是指单个变体。
目录中的某些商品可能未根据路径中的每个类别进行排名。我们将每个类别的商品数量限制为 10,000 个，在某些子类别中，我们未发布任何排名。

示例

商品可能根据商品类别路径中的每个类别进行了排名。例如，Google Pixel 4 手机被归类为 Electronics > Communications > Telephony > Mobile Phones。Pixel 4 将分别在电子、通信、电话和手机方面进行排名。除 ranking_country 以外，还会使用 ranking_category_path 来决定要查看其排名的类别深度。

在以下示例中，ExampleBrand 背包同时包含在“箱包”和“背包”类别中的单独排名。选择“背包”和“AU”以查看其在澳大利亚的“背包”类别中的排名。

箱包的排名

product_title	ExampleBrand 背包
ranking_country	AU
ranking_category	5181
ranking_category_path	箱包
排名	40
google_product_category	100
google_product_category_path	箱包 > 背包

箱包 > 背包的排名

product_title	ExampleBrand 背包
ranking_country	AU
ranking_category	100
ranking_category_path	箱包 > 背包
rank	4
google_product_category	100
google_product_category_path	箱包 > 背包

查询示例

给定类别和国家/地区的热门产品

以下 SQL 查询会返回美国 Smartphones 类别的热门商品。

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

您的商品目录中的热门商品

以下 SQL 查询会联接 BestSellers_TopProducts_Inventory_ 和 BestSellers_TopProducts_ 数据以返回您的商品目录中拥有的热门商品列表。

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)