使用品牌資料編寫查詢

注意： 品牌資料集適用於美國、加拿大、英國和澳洲。

Places Insights 提供多種地點類別的品牌資訊。例如：

• 在「ATM、銀行和信貸聯盟」類別中，品牌資料包含 PNC、UBS 和 Chase 銀行等各品牌的項目。
• 在「汽車租賃」類別中，資料包含 Budget、Hertz 和 Thrifty 等品牌的項目。

查詢品牌資料集的典型用途是分析品牌曝光度，或與地點資料集彙整，回答以下問題：

• 某個地區內各品牌的商店總數為何？
• 該地區前三大競爭對手品牌的數量為何？
• 該區域中特定類別 (例如「健身」或「加油站」) 的品牌數量為何？

品牌資料集簡介

品牌資料集支援美國、英國、澳洲和加拿大。舉例來說，美國的品牌資料集名稱為 places_insights___us.brands。

品牌資料集結構定義

品牌資料集的結構定義定義了三個欄位：

• id：品牌 ID。
• name：品牌名稱，例如「Hertz」或「Chase」。
• category：品牌類型，例如「Gas Station」、「Food and Drink」或「Lodging」。如需可能的值清單，請參閱「類別值」。

查詢品牌資料

建議使用地點計數函式分析品牌資料。Places Count 函式原生支援使用 brand_ids 參數依品牌 ID 篩選，傳回確切計數 (包括零) 和範例地點 ID，不需複雜的 SQL JOIN 作業。

步驟 1：找出品牌 ID

地點資料集結構定義會定義 brand_ids 欄位。如果地點資料集中的地點與某個品牌相關聯，其 brand_ids 欄位會包含對應的品牌 ID。

如要依品牌篩選，請先查詢 brands 資料表，找出所需品牌的對應品牌 ID：

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

步驟 2：在 Places Count 函式中使用 brand_ids

取得品牌 ID 後，請將其傳入 brand_ids 篩選器參數。

在本例中，您將使用 PLACES_COUNT_PER_H3 查詢紐約市帝國大廈 2,000 公尺範圍內的麥當勞餐廳密度：

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
  )
);

您也可以使用 PLACES_COUNT_V2，批次計算自訂搜尋區域中的品牌地點數量：

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"]
  )
);

類別值

品牌的 category 欄位可包含下列值：

類別類型值
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