Как мы увеличили доход клиники с Директа в 2,4 раза за 4 месяца работы

Кто клиент и какая специфика

Юсуповская больница — это многопрофильная клиника на 100 коек, которая была открыта в 2014 году в Москве. Основные направления: неврология и реабилитация, онкология, хирургия, терапия и др., действуют центры женского здоровья, лечения мигрени, бариатрической хирургии, полный спектр диагностики. Есть 7 реанимационных коек, индивидуальная реанимационная палата.

В платной медицине маркетинговую воронку усложняет ценовая конкуренция: после звонка и выяснения стоимости лечения потенциальный пациент может уйти сравнивать цены, изучать мнения и отзывы, и в итоге не вернуться.

Судя по статистике, доходимость после первого звонка в клинику составляет 60 дней в среднем по всем нозологиям.

Стоит отметить, что в Юсуповской больнице принято сообщать по телефону сразу полную стоимость лечения. Такой подход снижает конверсию из звонков, но вызывает доверие у пациентов.

Старт проекта

Команда агентства MOAB приступила к работе в январе 2024 год.

Работа была начата на новом аккаунте, старые кампании, запущенные предыдущим подрядчиком в феврале 2023 года, не использовались и были отключены. Обычно принято делать плавный переход, но мы заранее сделали кампании по самым важным направлениям, чтобы сильно не просесть в трафике на старте. Кроме того, по старым кампаниям еще «доходили» долго думающие лиды, смешивать статистику не хотелось.

Плюс этого проекта — в исключительно прозрачной аналитике.

Отслеживание эффективности ведется через CoMagic, где видно, что большинство заявок идет через звонки. Номеров закуплено несколько сотен, потому статистика довольно точная.

Далее идет передача всей статистики в Power BI, включая выручку, т.е. мы имеем полную сквозную аналитику.

Благодаря качественной аналитике мы имеем возможность не просто отслеживать успешные кампании, но и оценивать их с точки зрения дохода клиники, а это самая эффективная методика оценки для клиента.

Старые кампании: ловушка семантического соответствия

Приступая к работе, мы проанализировали старые рекламные кампании. То, что мы увидели, подтолкнуло нас к решению сделать все сразу начисто. Покажем на отчетах.

Если работаете с рекламной —  вы наверняка заметили проблему.

Что не так с семантическим соответствием

Согласно справке Яндекса, семантическое соответствие — это ситуация, когда в ответ на запрос пользователя поиск Яндекса подбирает результаты не по буквальному, а по смысловому, то есть семантическому, соответствию, чтобы показать полный список подходящих ответов. В такой логике работает весь поиск, и рекламные ответы не исключение. За сопоставление смысла запросов и документов отвечает поисковая модель на основе нейронных сетей.

Объявления могут показываться по запросам, которые соответствуют по смыслу вашей ключевой фразе. Например, если пользователь набирает фразу «установка отопления цена», он может увидеть результаты по запросу «стоимость монтажа отопления».

Таким образом, семантическое соответствие — это когда нейросеть за вас подбирает ключи, которые она считает релевантными.

Учитывая, что мы сами точно прорабатываем семантику, найти ключи, которые мы бы пропустили, довольно сложно. А найдя, мы могли их отбросить, так как они не соответствовали нашим требованиям.

И все же мы изначально собрали и обработали все целевые ключи, даже «неработающие». Клиенту было не так важно, какие именно ключи были в кампаниях, его больше интересовал заработок с рекламного канала. В этом проекте мы могли его анализировать: клиника показывала отчеты по выручке в прямой связи с рекламными кампаниями.

Сместили баланс дохода с брендовой рекламы на тематическую

Приведем данные за полтора месяца до нашего старта.

Цена цели хорошая для данного проекта, но мы не могли узнать, что происходит дальше. Конверсии были по разноплановым запросам, поэтому изучили, как выглядит структура дохода с разных кампаний.

Здесь мы разбираем данные по госпитализациям (последние две колонки), чтобы не дробить объяснения и расчеты на разные виды услуг. Вне кейса мы анализировали данные по всем направлениям.

Если вновь посмотреть доход по госпитализациям, то видно: только 24% выручки поступают с брендовой кампании, а для 33% рекламный источник неизвестен. Чтобы уточнить его, мы докупили еще 30 номеров.

Что такое «неизвестный источник»

Мы используем порядка двух сотен номеров колл-трекинга, которые показываются только в рекламе. Заявленная точность определения источника — 95-98%, мы же в начале работы увидели намного меньше.

Номер за человеком обычно фиксируется на 15 минут, и если он позвонит позже, то звонок в отчет пойдет или на него, или на следующего человека, которому этот номер показали (обычно такая неточность составляет примерно 20%).

Чем больше пул номеров — тем меньше таких проблем. После докупки номеров эта проблема пошла на убыль.

В итоге если ранее мы могли видеть, что выручка вне-брендовой кампании — от 24,5%, то с новыми кампаниями — уже от 57%. Это существенное улучшение качества.

Что не так с брендовой кампанией

В целом, все в порядке. Но мы намеренно добивались смещения пропорций с брендовой кампании на другие.

Из отчетов видно, что при росте дохода в целом доля брендовых кампаний снизилась.

Конверсии по брендовым запросам получить легче. Человек реагирует на знакомый бренд, это более теплый трафик. Но он в какой-то мере «ворует» конверсии у SEO.

Теоретически можно вообще отключить брендовую рекламу. Но из опыта мы знаем, что зачастую после ее отключения суммарный доход падает, поэтому мы придерживались правила: тратили на нее фиксированную сумму, не раздувая бюджет.

Своей задачей мы видели сбор конверсий по целевым запросам: это то, что можно расширять, уточнять и масштабировать. Поэтому мы привели долю брендовой кампании к приемлемому объему и занялись другими кампаниями.

Успешный успех? Учитываем длинный путь клиента

Казалось бы на первый взгляд, что за 4 месяца выручка выросла на треть благодаря нашим усилиям, но есть нюанс. Некоторые клиенты долго думают. С остановленного старого аккаунта все еще продолжают идти лиды, и за эти месяцы они принесли существенную сумму (это была одна из причин, почему сразу все телефонные номера не перекинули на новый аккаунт в колл-трекинге — чтобы не смешивать статистику).

Пошли сложным путем: обработали сотни тысяч запросов

За первые четыре месяца нашей работы дохода с рекламы стало в 2,4 раза больше, при этом доля выручки с брендовой части + «неизвестный источник рекламный» снизилась с 75,5% до 57%.

И тут нет анализа рынка и поиска связок, мы просто пошли в лоб. Проблема прошлого аккаунта состояла в том, что разных поисковых запросов было сотни тысяч. Мы решили все их обработать.

После четырех месяцев работы у нас осталось около 35 тысяч чистых ключей (примерно 10 тысяч — это автотаргетинги по одному на группу) на 9423 кластера. На скриншоте ниже выделены кампании только на Поиске без дублей семантики. Каждый ключ тут имеет ненулевую частоту: парсили от частоты 1.

Как мы это сделали

Мы использовали собственные сервисы как для парсинга семантики, так и для создания рекламных кампаний — MOAB Tools.

Что из себя представляла работа (тезисно):

• Убирали все нецелевые запросы.
• Кластеризовали схожие запросы, чтобы в дальнейшем написать объявление под ключ.

Если частоты мало — объединяли уже с более дальними по смыслу запросами.

В среднем один сотрудник может обработать 2 тысячи ключей за 8 чистых рабочих часов — от этапа минусации до запуска кампаний. И это при том, что в рабочем дне обычно 6-7 чистых рабочих часов, никто не может работать 100% времени эффективно.

Если семантики много на одну тему — суммарно это занимает меньше времени. Если тысячи разных масок, а семантики немного — займет больше времени.

Решили проблему семантического соответствия

Для этого выключили непрошеную помощь нейросети Яндекса оператором «[ ]». Эффективность составила 95%, еще 5% добили оператором «!».

Без фиксации расположения слов просто невозможно работать: запросов становится в сотни раз больше, и их нельзя «застопить» физически. Чистить через мастер отчетов — трата времени как нашего, так и заказчика. Для кластеризации мы снова использовали свое ПО, но прошли только первый этап по чистке.

Как мы избавились от подмены синонимов

Возникла идея: можно посмотреть все уникальные слова из поисковых запросов, которых нет в ключах. Схема была простая: все поисковые запросы и ключи мы разбили на отдельные слова и удалили дубли. Так получили 36 тысяч уникальных слов, которых не было в ключах.

В те три списка (по 4 тысячи символов), которые нам дали для расширения стоп-слов, вместилось 1,5 тысячи слов — это 4% от общего числа. Даже как эксперимент невозможно было запустить нормально.

Наша обычная практика — не делать полностью стандартную чистку: мы ищем не стоп-слово, а проблему в семантике, почему оно у нас появилось.

В большинстве случаев это не просто «хвост» ключа, а именно одно из слов в ключе заменилось на другую словоформу или синоним (даже с учетом оператора «[ ]»).

Еще пару лет назад можно было гарантировать 98% чистого трафика на Поиске: это было легко сделать, обработав все хвосты до частоты 1. Сейчас как бы хорошо вы ни прорабатывали семантику, будут огрехи при запуске. Поэтому у нас сложилась такая практика: Поиск запускаем в первый день на низких ставках, и только после первичной чистки и фиксации стартуем всерьез.

В этом проекте мы искореняли подмену синонимов на корню, ведь одна такая подмена могла принести большой пласт новых хвостов.

Вместо добавления десятка стоп-слов мы фиксировали дополнительно слово оператором «!», заранее продумав проблему с окончанием и проклонировав ключ с другими окончаниями при необходимости.

Как мы работали с семантическими планами

Объясним, почему мы могли спокойно фиксировать слова и уходить от синонимов: изначально мы обрабатывали все целевые ключи.

Клиент видел все маски и мог убрать то, что ему не нравилось. Он также заранее видел, сколько ключей мы предполагали обрабатывать и какие трудозатраты под этим подразумевались (в среднем 2 тысячи ключей = 8 часов работы).

Мы обработали за 4 месяца 24 416 базисов (масок), не включая маски по онкологии, которые мы обработали заранее.

Часть из ключей была с нулевой частотой, они в работу не пошли, — и все же этот этап нельзя было пропускать. Если бы мы брали маски-однословники, то получили бы пару миллионов запросов — слишком много.

Подведем итоги

Доход за 4 месяца вырос в 2,4 раза. Работа по проекту продолжается.

Хочется добавить следующее: не стоит думать, что если вы обработаете тысячи ключей и запустите их на ручной стратегии на Поиске — все лиды сразу будут ваши. Конечно же нет.

Нужна также упорная работа с аудиториями и объявлениями. Надо быстро распознавать, какие связки ключей не работают, и отключать их. Вот тогда, удалив все корректировки и запустив автостратегию, можно получать больше лидов.