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 提供許多類別地點的品牌資訊，例如：

• 在「ATM、銀行和信用合作社」類別中，品牌資料包含 PNC、UBS 和 Chase 銀行等各個品牌的項目。
• 以「汽車租賃」類別為例，資料會包含 Budget、Hertz 和 Thrifty 這幾個品牌的項目。

查詢品牌資料集的常見用途是分析品牌曝光度，或將其與地點資料集合併，以回答下列問題：

• 某個區域內各品牌的商店數量為何？
• 該地區前三大競爭對手品牌的數量為何？
• 該區域內特定類別的品牌數量，例如「健身」或「加油站」。

關於品牌資料集

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會定義三個欄位：

• id：品牌 ID。
• name：品牌名稱，例如「Hertz」或「Chase」。
• category：品牌類型，例如「加油站」、「食品和飲料」或「住宿」。如需可能值的清單，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。地點計數函式原生支援使用 brand_ids 參數依品牌 ID 篩選，傳回確切計數 (包括零) 和地點 ID 樣本，無須複雜的 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品牌相關聯，則 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，找出感興趣品牌的相應品牌 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，請將其傳遞至 brand_ids 篩選參數。

在本例中，您會使用 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，在自訂搜尋區域中批次計算品牌門市數量：

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 欄位可能包含下列值：

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