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 の各銀行のエントリが含まれています。
• 「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ます。

ブランド データセットをクエリする一般的なユースケースは、ブランドのプレゼンスを分析すること、または場所データセットと結合して次のような質問に答えることです。

• あるエリアのブランド別の店舗数は？
• この地域における上位 3 つの競合ブランドの数はいくつですか？
• 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）のブランド数はいくつですか？

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

brands 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」など）。有効な値の一覧については、カテゴリ値をご覧ください。

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には、Places Count 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たブランド ID によるフィルタリングをネイティブにサポートしています。複雑な SQL JOIN オペレーションを必要とせずに、正確な数（ゼロを含む）とサンプルのプレイス 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 スキーマでは、brand_ids フィールドが定義されています。Places データセットの場所がブランドに関連付けられている場合、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 テーブルに対してクエリを実行して、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 メートル以内にあるマクドナルドの店舗の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拠点を一括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、次の値を指定できます。