Merchant API, परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट उपलब्ध कराता है. जैसे,
product_performance_view.
इस पेज पर, परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट के स्ट्रक्चर के बारे में बताया गया है.
मेट्रिक
उन मेट्रिक (उदाहरण के लिए, clicks और impressions) के लिए क्वेरी की जा सकती है जिन्हें आपको वापस पाना है. परफ़ॉर्मेंस डेटा के लिए, रिपोर्ट सेवा से क्वेरी करने के लिए, आपको तारीख की सीमा पर फ़िल्टर जोड़ना होगा.
यहां एक सैंपल क्वेरी दी गई है, जो तय की गई तारीख की सीमा में, क्लिक की कुल संख्या के साथ एक लाइन दिखाती है:
SELECT clicks
FROM product_performance_view
WHERE date BETWEEN '2023-12-01' AND '2023-12-21'
आपको वह डेटा तय करना होगा जिसे वापस पाना है. वाइल्डकार्ड (उदाहरण के लिए, SELECT
*) से गड़बड़ी मिलती है.
यहां दिए गए सैंपल रिस्पॉन्स से पता चलता है कि कारोबारी को 1 दिसंबर, 2023 से 21 दिसंबर, 2023 के बीच, सभी प्रॉडक्ट और मार्केटिंग के सभी तरीकों के लिए कुल 4,440 क्लिक मिले हैं.
{
"results": [
{
"productPerformanceView": {
"clicks": "4440"
}
}
]
}
सेगमेंट
परफ़ॉर्मेंस रिपोर्ट में सेगमेंटेशन के लिए, सेगमेंट
फ़ील्ड का इस्तेमाल किया जा सकता है.
उदाहरण के लिए, marketing_method के लिए क्वेरी करने पर, हर मार्केटिंग के तरीके के लिए एक लाइन वाली रिपोर्ट मिलती है. साथ ही, मेट्रिक भी मिलती हैं. ये मेट्रिक, उस मार्केटिंग के तरीके के लिए SELECT क्लॉज़ में तय की जाती हैं.
सेगमेंट के फ़ील्ड, प्रॉडक्ट के एट्रिब्यूट (उदाहरण के लिए, offer_id, brand, और category) या इवेंट के एट्रिब्यूट (उदाहरण के लिए, date और marketing_method) हो सकते हैं.
सेगमेंट के फ़ील्ड, SQL में GROUP BY की तरह काम करते हैं. सेगमेंट के फ़ील्ड, चुनी गई मेट्रिक को बांटते हैं. साथ ही, SELECT क्लॉज़ में मौजूद हर सेगमेंट के हिसाब से ग्रुप बनाते हैं.
यहां एक सैंपल क्वेरी दी गई है, जो तारीख की सीमा की जोड़ी गई शर्त के तहत, clicks के हिसाब से घटते क्रम में, हर दिन के क्लिक दिखाती है. सिर्फ़ वे लाइनें दिखाई जाती हैं जिनमें अनुरोध की गई कम से कम एक मेट्रिक की वैल्यू शून्य नहीं होती.
SELECT
date,
clicks
FROM product_performance_view
WHERE date BETWEEN '2023-12-01' AND '2023-12-03'
ORDER BY clicks DESC
यहां दिए गए सैंपल रिस्पॉन्स से पता चलता है कि कारोबारी को 1 दिसंबर, 2023 को सभी प्रॉडक्ट और मार्केटिंग के सभी तरीकों के लिए 1,546 क्लिक मिले. वहीं, 2 दिसंबर, 2023 को सभी प्रॉडक्ट और मार्केटिंग के सभी तरीकों के लिए 829 क्लिक मिले. कारोबारी को 3 दिसंबर, 2023 को कोई क्लिक नहीं मिला. इसलिए, उस तारीख के लिए कोई डेटा नहीं दिखाया जाता.
{
"results": [
{
"productPerformanceView": {
"date": {
"year": 2023,
"month": 12,
"day": 1
},
"clicks": "1546"
}
},
{
"productPerformanceView": {
"date": {
"year": 2023,
"month": 12,
"day": 2
},
"clicks": "829"
}
}
]
}
Merchant Center में कस्टम रिपोर्ट की तरह, Merchant Reports API की मदद से एक ही क्वेरी में कई सेगमेंट तय किए जा सकते हैं.
यहां एक सैंपल क्वेरी दी गई है, जो 30 दिनों की अवधि के दौरान, आपके खाते में मौजूद सभी प्रॉडक्ट के लिए मिले क्लिक दिखाती है. इसे marketing_method और offer_id के हिसाब से बांटा गया है:
SELECT marketing_method, offer_id, clicks
FROM product_performance_view
WHERE date BETWEEN '2023-11-01' AND '2023-11-30'
इस क्वेरी के रिस्पॉन्स में, offer_id और marketing_method के हर कॉम्बिनेशन के लिए एक लाइन शामिल होती है. साथ ही, उस कॉम्बिनेशन के लिए मिले क्लिक की संख्या भी शामिल होती है:
{
"results": [
{
"productPerformanceView": {
"marketingMethod": "ADS",
"offerId": "12345",
"clicks": "38"
}
},
{
"productPerformanceView": {
"marketingMethod": "ADS",
"offerId": "12346",
"clicks": "125"
}
},
{
"productPerformanceView": {
"marketingMethod": "ORGANIC",
"offerId": "12346",
"clicks": "23"
}
},
{
"productPerformanceView": {
"marketingMethod": "ADS",
"offerId": "12347",
"clicks": "8"
}
},
{
"productPerformanceView": {
"marketingMethod": "ORGANIC",
"offerId": "12347",
"clicks": "3"
}
}
]
}
SELECT
कैटगरी और प्रॉडक्ट टाइप
- कैटगरी के लेवल
- Google की प्रॉडक्ट टैक्सोनमी से ली गई कैटगरी. अगर आपके प्रॉडक्ट के लिए कोई कैटगरी नहीं दी गई है, तो Google अपने-आप कैटगरी असाइन कर सकता है. साथ ही, दी गई कैटगरी को और बेहतर बना सकता है.
- प्रॉडक्ट टाइप के लेवल प्रॉडक्ट टाइप, जिन्हें अपनी कैटगरी के हिसाब से असाइन किया जाता है.
- कैटगरी के लेवल के उलट, वैल्यू का कोई पहले से तय सेट नहीं होता.
कैटगरी और प्रॉडक्ट टाइप, दोनों एट्रिब्यूट को कई लेवल वाली क्रम-व्यवस्था में व्यवस्थित किया जाता है. प्रॉडक्ट की जानकारी में, हर लेवल को > वर्ण से अलग किया जाता है. हालांकि, रिपोर्ट में क्रम-व्यवस्था के हर लेवल को अलग-अलग चुना जाता है.
उदाहरण के लिए, ऐसे प्रॉडक्ट पर विचार करें जिसके प्रॉडक्ट टाइप के लेवल इस तरह हैं:
Home & Garden > Kitchen & Dining > Kitchen Appliances > Refrigerators
रिपोर्ट में, हर लेवल को उसके फ़ील्ड में दिखाया जाता है:
| सेगमेंट | मान |
|---|---|
product_type_l1 |
Home & Garden |
product_type_l2 |
Kitchen & Dining |
product_type_l3 |
Kitchen Appliances |
product_type_l4 |
Refrigerators |
करंसी और कीमत की मेट्रिक
कीमत की मेट्रिक, जैसे कि conversion_value, को
Price
टाइप का इस्तेमाल करके दिखाया जाता है. अगर मेट्रिक, एक से ज़्यादा करंसी में उपलब्ध है, तो हर करंसी की वैल्यू को अलग-अलग लाइन में दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, यह क्वेरी:
SELECT conversion_value
FROM product_performance_view
WHERE date = '2023-11-01'
ये नतीजे दिखाती है:
{
"results": [
{
"productPerformanceView": {
"conversionValue": {
"amountMicros": "150000000",
"currencyCode": "USD"
}
}
},
{
"productPerformanceView": {
"conversionValue": {
"amountMicros": "70000000",
"currencyCode": "CAD"
}
}
}
]
}
अगर किसी क्वेरी में कीमत और बिना कीमत वाली, दोनों तरह की मेट्रिक का अनुरोध किया जाता है, तो कीमत की मेट्रिक को बिना कीमत वाली मेट्रिक से अलग लाइन में दिखाया जाता है. हर करंसी कोड के लिए, नतीजों की एक लाइन दिखाई जाती है. उदाहरण के लिए, यह क्वेरी:
SELECT conversions, conversion_value
FROM product_performance_view
WHERE date = '2020-11-01'
यह रिस्पॉन्स दिखाती है:
{
"results": [
{
"productPerformanceView": {
"conversions": "27",
"conversionValue": {
"amountMicros": "0",
"currencyCode": ""
}
}
},
{
"productPerformanceView": {
"conversions": "0",
"conversionValue": {
"amountMicros": "150000000",
"currencyCode": "USD"
}
}
},
{
"productPerformanceView": {
"conversions": "0",
"conversionValue": {
"amountMicros": "70000000",
"currencyCode": "CAD"
}
}
}
]
}
चुने गए सभी फ़ील्ड, रिस्पॉन्स में दिखाए जाते हैं. भले ही, उनकी वैल्यू अब भी डिफ़ॉल्ट वैल्यू या शून्य हो.
क्वेरी के लिए उपलब्ध फ़ील्ड के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, टेबल में मौजूद फ़ील्ड देखें.productPerformanceView