브랜드 데이터를 사용하여 쿼리 작성

장소 통계는 다양한 카테고리의 장소에 대한 브랜드 정보를 제공합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  • 'ATM, 은행, 신용 조합' 카테고리의 경우 브랜드 데이터에는 PNC, UBS, Chase 은행 브랜드 각각에 대한 항목이 포함됩니다.
  • '자동차 렌탈' 카테고리의 경우 데이터에는 Budget, Hertz, Thrifty 브랜드 각각에 대한 항목이 포함됩니다.

브랜드 데이터 세트를 쿼리하는 일반적인 사용 사례는 브랜드 인지도를 분석하거나 장소 데이터 세트와 결합하여 다음과 같은 질문에 답하는 것입니다.

  • 특정 지역의 브랜드별 모든 매장 수는 얼마인가요?
  • 이 지역에서 상위 3개 경쟁업체 브랜드의 수는 얼마야?
  • 이 지역에 있는 특정 카테고리(예: '피트니스' 또는 '주유소')의 브랜드 수는 얼마인가요?

브랜드 데이터 세트 정보

브랜드 데이터 세트는 미국, 영국, 오스트레일리아, 캐나다에서 지원됩니다. 예를 들어 미국의 브랜드 데이터 세트 이름은 places_insights___us.brands입니다.

브랜드 데이터 세트 스키마

브랜드 데이터 세트의 스키마는 다음 세 가지 필드를 정의합니다.

  • id: 브랜드 ID
  • name: 브랜드 이름입니다(예: 'Hertz', 'Chase').
  • category: 브랜드 유형입니다(예: '주유소', '음식 및 음료', '숙박'). 가능한 값 목록은 카테고리 값을 참고하세요.

브랜드 데이터 쿼리

브랜드 데이터를 분석할 때 권장되는 방법은 장소 수 함수를 사용하는 것입니다. 장소 수 함수는 brand_ids 매개변수를 사용하여 브랜드 ID별 필터링을 기본적으로 지원하므로 복잡한 SQL JOIN 작업 없이 정확한 수 (0 포함)와 샘플 장소 ID를 반환합니다.

1단계: 브랜드 ID 찾기

장소 데이터 세트 스키마는 brand_ids 필드를 정의합니다. 장소 데이터 세트의 장소가 브랜드와 연결된 경우 brand_ids 필드에 해당 브랜드 ID가 포함됩니다.

브랜드별로 필터링하려면 먼저 brands 테이블을 쿼리하여 관심 있는 브랜드의 해당 브랜드 ID를 찾습니다.

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

2단계: 장소 수 함수에서 brand_ids 사용

브랜드 ID를 가져온 후 brand_ids 필터 매개변수에 전달합니다.

이 예에서는 PLACES_COUNT_PER_H3를 사용하여 뉴욕시 엠파이어 스테이트 빌딩에서 2,000미터 이내에 있는 McDonald's 레스토랑의 밀도를 쿼리합니다.

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_V2을 사용하여 맞춤 검색 영역에서 브랜드 위치를 일괄적으로 계산할 수도 있습니다.

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"]
  )
);

카테고리 값

브랜드의 category 필드는 다음 값을 포함할 수 있습니다.

카테고리 유형 값
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