Abfrage mit Markendaten schreiben

Places Insights bietet Markeninformationen für viele Kategorien von Orten. Beispiel:

  • Für die Kategorie „Geldautomaten, Banken und Kreditgenossenschaften“ enthalten die Markendaten einen Eintrag für jede der Marken PNC, UBS und Chase.
  • Für die Kategorie „Automotive Rentals“ enthalten die Daten einen Eintrag für jede der Marken Budget, Hertz und Thrifty.

Ein typischer Anwendungsfall für die Abfrage des Datasets „Brands“ ist die Analyse der Markenpräsenz oder die Verknüpfung mit dem Dataset „Places“, um Fragen wie die folgenden zu beantworten:

  • Wie viele Geschäfte gibt es pro Marke in einem Gebiet?
  • Wie viele meiner drei wichtigsten Mitbewerbermarken gibt es in der Region?
  • Wie viele Marken einer bestimmten Kategorie, z. B. „Fitness“ oder „Tankstelle“, gibt es in der Gegend?

Informationen zum Dataset „Marken“

Das Marken-Dataset wird in den USA, im Vereinigten Königreich, in Australien und in Kanada unterstützt. Das Marken-Dataset für die USA heißt beispielsweise places_insights___us.brands.

Schema für das Dataset „Brands“

Das Schema für das Dataset „brands“ definiert drei Felder:

  • id: Die Marken-ID.
  • name: Der Markenname, z. B. „Hertz“ oder „Chase“.
  • category: Der Markentyp, z. B. „Tankstelle“, „Essen und Trinken“ oder „Unterkunft“. Eine Liste möglicher Werte finden Sie unter Kategoriewerte.

Markendaten abfragen

Die empfohlene Methode zum Analysieren von Markendaten ist die Verwendung von Places Count-Funktionen. Die Funktionen zum Zählen von Orten unterstützen nativ das Filtern nach Marken-IDs mit dem Parameter brand_ids. Sie geben genaue Zahlen (einschließlich Null) und Beispiel-Orts-IDs zurück, ohne dass komplexe SQL-JOIN-Vorgänge erforderlich sind.

Schritt 1: Marken-ID ermitteln

Das Schema des Places-Datasets definiert das Feld brand_ids. Wenn ein Ort im Places-Dataset mit einer Marke verknüpft ist, enthält das Feld brand_ids die entsprechende Marken-ID.

Wenn Sie nach einer Marke filtern möchten, fragen Sie zuerst die Tabelle brands ab, um die entsprechende Marken-ID für die gewünschte Marke zu finden:

SELECT id, name
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.brands
WHERE name = "McDonald's"

Schritt 2: „brand_ids“ in einer Places Count-Funktion verwenden

Nachdem Sie die Marken-ID erhalten haben, übergeben Sie sie an den Filterparameter brand_ids.

In diesem Beispiel fragen Sie die Dichte von McDonald's-Restaurants im Umkreis von 2.000 Metern um das Empire State Building in New York City mit PLACES_COUNT_PER_H3 ab:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_PER_H3(
  JSON_OBJECT(
      'geography', ST_BUFFER(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), 2000),
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"], -- McDonald's brand ID
      'h3_resolution', 8
  )
);

Sie können PLACES_COUNT_V2 auch verwenden, um die Anzahl der Markenstandorte in benutzerdefinierten Suchbereichen im Batch zu zählen:

SELECT *
FROM PROJECT_NAME.places_insights___us.PLACES_COUNT_V2(
  TABLE PROJECT_NAME.YOUR_DATASET.my_search_areas,
  JSON_OBJECT(
      'geography_radius', 2000,
      'business_status', ['OPERATIONAL'],
      'brand_ids', ["13992718219781496405"]
  )
);

Kategoriewerte

Das Feld category für eine Marke kann die folgenden Werte enthalten:

Wert des Kategorien-Typs
ATMs, Banks and Credit Unions
Automotive and Parts Dealers
Automotive Rentals
Automotive Services
Dental
Electric Vehicle Charging Stations
Electronics Retailers
Fitness
Food and Drink
Gas Station
Grocery and Liquor
Health and Personal Care Retailers
Hospital
Lodging
Merchandise Retail
Movie Theater
Parking
Telecommunications