ブランドデータを使用してクエリを記述する

Places Insights は、さまざまなカテゴリの場所に関するブランド情報を提供します。次に例を示します。

  • 「ATM、銀行、信用組合」のカテゴリの場合、ブランドデータには PNC、UBS、Chase の各銀行のブランドのエントリが含まれます。
  • 「自動車レンタル」カテゴリの場合、データには Budget、Hertz、Thrifty の各ブランドのエントリが含まれています。

ブランド データセットのクエリの一般的なユースケースは、ブランドのプレゼンスを分析したり、場所データセットと結合して次のような質問に答えたりすることです。

  • あるエリアのブランド別のすべての店舗数を教えてください。
  • このエリアの上位 3 つの競合他社ブランドの数は？
  • エリア内の特定のカテゴリ（「フィットネス」や「ガソリンスタンド」など）のブランドの数はどれくらいですか？

ブランド データセットについて

ブランド データセットは、米国、英国、オーストラリア、カナダでサポートされています。たとえば、米国のブランド データセットの名前は places_insights___us.brands です。

ブランド データセットのスキーマ

ブランド データセットのスキーマでは、次の 3 つのフィールドが定義されています。

  • id: ブランド ID。
  • name: ブランド名（「Hertz」、「Chase」など）。
  • category: ブランド タイプ（「ガソリンスタンド」、「飲食」、「宿泊施設」など）。有効な値の一覧については、カテゴリの値をご覧ください。

ブランドデータをクエリする

ブランドデータを分析する際は、プレイス カウント関数を使用することをおすすめします。Places Count 関数は、brand_ids パラメータを使用してブランド ID によるフィルタリングをネイティブにサポートしており、複雑な SQL JOIN オペレーションを必要とせずに、正確なカウント（ゼロを含む）とサンプル Place ID を返します。

ステップ 1: ブランド ID を確認する

場所データセットのスキーマで brand_ids フィールドが定義されています。プレイス データセット内の場所がブランドに関連付けられている場合、その brand_ids フィールドには対応するブランド ID が含まれます。

ブランドでフィルタするには、まず brands テーブルにクエリを実行して、目的のブランドに対応するブランド ID を見つけます。

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

ステップ 2: Places Count 関数で brand_ids を使用する

ブランド ID を取得したら、brand_ids フィルタ パラメータに渡します。

この例では、PLACES_COUNT_PER_H3 を使用して、ニューヨーク市のエンパイア ステート ビルから 2,000 メートル以内のマクドナルドの店舗密度をクエリします。

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
  )
);

PLACES_COUNT_V2 を使用して、カスタム検索エリア全体のブランドの店舗数を一括でカウントすることもできます。

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"]
  )
);

カテゴリ値

ブランドの category フィールドには次の値が含まれます。

カテゴリタイプの値
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