將 CSS Center 資料載入 BigQuery

您可以使用 CSS Center 連接器的 BigQuery 資料移轉服務,將資料從 CSS Center 載入至 BigQuery。您可以使用 BigQuery 資料移轉服務,安排週期性移轉工作,將最新資料從 CSS Center 新增至 BigQuery。

受支援的報表

CSS Center 專用的 BigQuery 資料移轉服務支援下列資料,這些資料來自相關聯的 Merchant Center 帳戶的產品和產品問題報表

產品和產品問題

這份報表包含與 CSS Center 相關聯的商家已上傳至 Merchant Center 帳戶的資料。這份報表也包含 Google 針對商家產品偵測到的項目層級問題。如要瞭解如何將這類資料載入 BigQuery,請參閱 CSS Center 產品表格結構定義

從 CSS Center 轉移作業擷取資料

將資料從 CSS Center 轉移至 BigQuery 時,系統會將資料載入到以日期分區的 BigQuery 資料表。資料載入的資料表分區會對應至資料來源的日期。如果您在同一天安排多個移轉作業,BigQuery 資料移轉服務會使用最新資料覆寫該特定日期的分區。在同一天內執行多次轉移作業或回填作業,不會導致資料重複,且不會影響其他日期的分區。

限制

部分報表可能有各自的限制,例如支援歷來資料回填的時間區間不同。產品和產品問題報表不支援回填。

BigQuery 中的產品和產品問題資料,並非與 CSS Center 帳戶相關聯的 Merchant Center 帳戶即時檢視畫面。BigQuery 中的產品和產品問題資料最多可能會有一小時的延遲。

為 CSS Center 帳戶匯出的資料,只會包含已同意與關聯 CSS 分享資訊的商家資訊。如需更多資訊,請參閱「CSS 如何存取你的 Merchant Center 帳戶」。

CSS Center 資料存取權和授權

CSS Center 使用者只能根據 Merchant Center 帳戶為該使用者提供的存取層級,存取 Merchant Center 帳戶中的資訊。因此,CSS Center 轉移作業只會包含 CSS Center 使用者可存取的商家資料。如需更多資訊,請參閱「CSS 如何存取你的 Merchant Center 帳戶」。

如要設定 CSS 使用者的存取權,請在 CSS Center 中將使用者設為 CSS 管理員

查詢資料

資料移轉至 BigQuery 時,系統會將資料寫入擷取時間分區資料表

查詢 CSS Center 資料表時,必須在查詢中使用 _PARTITIONTIME_PARTITIONDATE 虛擬資料欄。詳情請參閱查詢分區資料表一文。

Products_ 資料表包含巢狀和重複的資料欄:如要瞭解如何處理巢狀和重複的資料,請參閱「在重複欄位處理中的差異」。

CSS Center 查詢範例

您可以使用下列 CSS Center 查詢範例來分析已移轉的資料。您也可以在 Looker Studio 等視覺化工具中使用查詢。

請在下列每個查詢中,將 dataset 替換成您資料集的名稱,將 css_id 替換為 CSS 網域 ID。

產品和產品問題查詢範例

下列查詢會分析產品和產品問題報表中的資料。

產品和產品問題統計資料

下列 SQL 查詢範例會提供每天的產品數量、有問題的產品數量,以及問題數量。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  COUNT(*) AS num_products,
  COUNTIF(ARRAY_LENGTH(item_issues) > 0) AS num_products_with_issues,
  SUM(ARRAY_LENGTH(item_issues)) AS num_issues
FROM
  dataset.Products_css_id
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date
ORDER BY
  date DESC;

遭拒登的產品

下列 SQL 查詢範例會提供因遭到拒絕而無法刊登的產品數量,並依區域和報表內容分開顯示。遭到拒登的原因可能是不適用,或是產品本身有問題。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  statuses.region as disapproved_region,
  reporting_context_status.reporting_context as reporting_context,
  COUNT(*) AS num_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(reporting_context_statuses) AS reporting_context_status,
  UNNEST(reporting_context_status.region_and_status) AS statuses
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD' AND statuses.status = 'DISAPPROVED'
GROUP BY
  date, disapproved_region, reporting_context
ORDER BY
  date DESC;

有遭拒登問題的產品

下列 SQL 查詢範例會擷取有遭拒登問題的產品數量,並按區域區隔。

SELECT
  _PARTITIONDATE AS date,
  disapproved_region,
  COUNT(DISTINCT CONCAT(CAST(css_id AS STRING), ':', product_id))
      AS num_distinct_products
FROM
  dataset.Products_css_id,
  UNNEST(item_issues) AS issue,
  UNNEST(issue.severity.severity_per_reporting_context) as severity_per_rc,
  UNNEST(severity_per_rc.disapproved_regions) as disapproved_region
WHERE
  _PARTITIONDATE >= 'YYYY-MM-DD'
GROUP BY
  date, disapproved_region
ORDER BY
  date DESC;