science Sản phẩm hoặc tính năng này đang ở giai đoạn Xem trước (trước khi phát hành công khai). Các sản phẩm và tính năng chưa phát hành công khai có thể được hỗ trợ hạn chế và các thay đổi đối với các sản phẩm và tính năng chưa phát hành công khai có thể không tương thích với các phiên bản chưa phát hành công khai khác. Sản phẩm/dịch vụ ở giai đoạn trước khi phát hành rộng rãi tuân theo Điều khoản dành riêng cho dịch vụ của Nền tảng Google Maps. Để biết thêm thông tin, hãy xem nội dung mô tả về giai đoạn ra mắt. Đăng ký để thử nghiệm Thông tin chi tiết về địa điểm!
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
Thông tin chi tiết về địa điểm cung cấp thông tin thương hiệu cho nhiều danh mục địa điểm. Ví dụ:
Đối với danh mục "ATM, ngân hàng và tổ chức tín dụng", dữ liệu thương hiệu chứa một mục cho mỗi thương hiệu ngân hàng PNC, UBS và Chase.
Đối với danh mục "Dịch vụ cho thuê ô tô", dữ liệu chứa một mục cho từng thương hiệu Budget, Hertz và Thrifty.
Một trường hợp sử dụng điển hình để truy vấn tập dữ liệu thương hiệu là liên kết tập dữ liệu này với một truy vấn về dữ liệu địa điểm để trả lời các câu hỏi như:
Số lượng cửa hàng theo thương hiệu trong một khu vực là bao nhiêu?
Số lượng 3 thương hiệu cạnh tranh hàng đầu của tôi trong khu vực là bao nhiêu?
Có bao nhiêu thương hiệu thuộc một danh mục cụ thể, chẳng hạn như "Thể dục" hoặc "Trạm xăng", trong khu vực này?
Giới thiệu về tập dữ liệu thương hiệu
Tập dữ liệu thương hiệu cho Hoa Kỳ có tên là places_insights___us___sample.brands.
Giản đồ tập dữ liệu thương hiệu
Giản đồ cho tập dữ liệu thương hiệu xác định 3 trường:
id: Mã nhận dạng thương hiệu.
name: Tên thương hiệu, chẳng hạn như "Hertz" hoặc "Chase".
category: Loại thương hiệu, chẳng hạn như "Trạm xăng", "Thực phẩm và đồ uống" hoặc "Chỗ ở". Để biết danh sách các giá trị có thể có, hãy xem Giá trị danh mục
Sử dụng tập dữ liệu thương hiệu trong một truy vấn
Giản đồ tập dữ liệu về địa điểm xác định trường brand_ids. Nếu một địa điểm trong tập dữ liệu địa điểm được liên kết với một thương hiệu, thì trường brand_ids cho địa điểm đó sẽ chứa mã nhận dạng thương hiệu tương ứng.
Một truy vấn điển hình tham chiếu đến tập dữ liệu thương hiệu sẽ thực hiện một JOIN với tập dữ liệu địa điểm dựa trên trường brand_ids.
Ví dụ: để tìm số lượng nhà hàng McDonald's trong vòng 2.000 mét tính từ Toà nhà Empire State ở Thành phố New York:
Truy vấn tiếp theo trả về số lượng quán cà phê ở Thành phố New York thuộc một thương hiệu, được nhóm theo tên thương hiệu:
SELECTWITHAGGREGATION_THRESHOLDbrands.name,COUNT(*)ASstore_countFROMPROJECT_NAME.places_insights___us___sample.places_sampleplaces,UNNEST(brand_ids)ASbrand_idLEFTJOINPROJECT_NAME.places_insights___us___sample.brandsONbrand_id=brands.idWHEREbrands.category="Food and Drink"AND"cafe"INUNNEST(places.types)ANDbusiness_status="OPERATIONAL"GROUPBYbrands.nameORDERBYstore_countDESC;
Hình ảnh sau đây cho thấy số lượng theo thương hiệu:
Giá trị danh mục
Trường category của một thương hiệu có thể chứa các giá trị sau:
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-09-06 UTC."],[],[],null,["| **Note:** For the Preview release, the brands dataset is only available for New York City in the United States.\n\nPlaces Insights provides brand information for many categories of places. For\nexample:\n\n- For the category of \"ATMs, Banks, and Credit Unions\", the brands data contains an entry for each of the brands PNC, UBS, and Chase banks.\n- For the category \"Automotive Rentals\", the data contains an entry for each of the brands Budget, Hertz, and Thrifty.\n\nA typical use case for querying the brands dataset is to join it with a query on\nthe place data to answer questions such as:\n\n- What is the count of all stores by brand in an area?\n- What is the count of my top three competitor brands in the area?\n- What is the count of brands of a specific category, such as \"Fitness\" or \"Gas Station\", in the area?\n\nAbout the brands dataset\n\nThe brands dataset for the US is named `places_insights___us___sample.brands`.\n\nBrands dataset schema\n\nThe schema for the brands dataset defines three fields:\n\n- `id`: The brand ID.\n- `name`: The brand name, such as \"Hertz\" or \"Chase\".\n- `category`: The brand type, such as \"Gas Station\", \"Food and Drink\", or \"Lodging\". For a list of possible values, see [Category\n values](#category-values)\n\nUse brands dataset in a query\n\nThe **places dataset** schema defines the `brand_ids` field. If a place in the\nplaces dataset is associated with a brand, then the `brand_ids` field for the\nplace contains the corresponding brand ID.\n\nA typical query that references the **brands dataset** performs a `JOIN` with\nthe **places dataset** based on the `brand_ids` field.\n\nFor example, to find the count of the number of McDonald's restaurants within\n2000 meters of the Empire State Building in New York City: \n\n```googlesql\nSELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD\n COUNT(*)\nFROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id\nLEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id\nWHERE\nST_DWITHIN(ST_GEOGPOINT(-73.9857, 40.7484), point, 2000)\nAND brands.name = \"McDonald's\"\nAND business_status = \"OPERATIONAL\"\n```\n\nThe next query returns the count of the number of cafes in New York City that\nbelong to a brand, grouped by brand name: \n\n```googlesql\nSELECT WITH AGGREGATION_THRESHOLD\n brands.name,\n COUNT(*) AS store_count\nFROM places_insights___us___sample.places_sample places, UNNEST(brand_ids) AS brand_id\nLEFT JOIN places_insights___us___sample.brands ON brand_id = brands.id\nWHERE brands.category = \"Food and Drink\"\nAND \"cafe\" IN UNNEST(places.types)\nAND business_status = \"OPERATIONAL\"\nGROUP BY brands.name\nORDER BY store_count DESC;\n```\n\nThe following image shows the counts by brand:\n\nCategory values\n\nThe `category` field for a brand can contain the following values:\n\n| Category type value |\n|--------------------------------------|\n| `ATMs, Banks and Credit Unions` |\n| `Automotive and Parts Dealers` |\n| `Automotive Rentals` |\n| `Automotive Services` |\n| `Dental` |\n| `Electric Vehicle Charging Stations` |\n| `Electronics Retailers` |\n| `Fitness` |\n| `Food and Drink` |\n| `Gas Station` |\n| `Grocery and Liquor` |\n| `Health and Personal Care Retailers` |\n| `Hospital` |\n| `Lodging` |\n| `Merchandise Retail` |\n| `Movie Theater` |\n| `Parking` |\n| `Telecommunications` |"]]