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アマクラス

IClinic Growth

集患は、
仕組みで伸ばす。

いい診療をしていても、見つけてもらえなければ届きません。 そして「見つけてもらう」は、センスや運の話ではなく、測って直せる工程です。 アマクラスは現場に入るエンジニアとして、診療の外側にあるこの工程を設計から実装まで担当します。
対象
クリニック・医療法人・医療サービス
期間
診断 1〜2週／運用 3〜6か月〜
進め方
リモート主体＋必要に応じて訪問

01Three entrances

患者さんは、3つの入口から来ます。

どれか1つに強くても、残り2つを空けたままだと取りこぼします。 逆に言えば、まだ手を付けていない入口が残っているクリニックほど、伸びしろがはっきりしています。
広告費を積む前に、
まだ拾えていない検索がある。
  1. 01Organic Search

    検索で探す人

    どんな人か
    「動悸 息苦しい 何科」のように、症状の言葉で調べている人。
    よくある取りこぼし
    院名では上位でも、悩みの言葉ではまったく当たっていないクリニックがほとんどです。

    打ち手検索意図を3層に分けたネタ帳をつくり、カニバリを確認しながら記事を積む。

  2. 02Map / MEO

    地図で探す人

    どんな人か
    「近くの内科 今日」で、いま行ける場所を探している人。
    よくある取りこぼし
    表示はされているのに、情報が古い・写真がない・予約導線がなくて離脱している。

    打ち手NAPの一致と構造化データを整えたうえで、周辺の競合を週次で定点観測し、低評価の原因を切り分けて院内運用に返す。

  3. 03AI Search / AIO

    AIに聞く人

    どんな人か
    ChatGPT や Google の AI 回答に、そのまま「どこがいい？」と聞く人。
    よくある取りこぼし
    引用されるページの条件を満たしていないと、存在しないのと同じ扱いになります。

    打ち手AIクローラーの受け入れ、llms.txt、構造化データ、引用されやすい文体へ書き換える。

02How we work

測る → 決める → 作る → 回す。

最初にやることは、記事を書くことでも広告を出すことでもありません。いまの位置を測ることです。 そのうえで追う指標を決め、作り、週次で回します。この4つの順番を崩さないことが、いちばん効きます。
  1. Step 01 · 1〜2週

    測る

    自社開発の監査ツールで、検索・地図・AI検索・表示速度を一度に評価します。競合との差分を「直せる粒度」まで分解し、やらなくていいことも同じ重みで報告します。

    監査レポート ／ 優先順位つきの改善リスト

  2. Step 02 · 1週

    決める

    追う指標を先に決めます。順位やPVではなく、新患数・予約数・電話数といった院の言葉に翻訳した指標です。ここを曖昧にしたまま走らないのが、いちばんの分かれ目です。

    KPI定義 ／ 計測設計（GA4・GSC・予約システム）

  3. Step 03 · 4〜12週

    作る

    記事・LP・予約導線・構造化データを実装します。他社に投げず、書く人と作る人が同じチームにいるので、「原稿待ち」で止まりません。医療広告ガイドラインを踏まえた表現でレビューします。

    記事／LP／予約導線／構造化データ

  4. Step 04 · 継続

    回す

    週次で Search Console と GA4 を見て、当たった語だけを深掘りします。伸びなかった打ち手は理由とともに畳みます。運用は最終的に院内で回せる形にして引き渡します。

    週次レビュー ／ 次の打ち手 ／ 引き渡し手順

03First step

まずは、
集患診断から。

いきなり長期契約を結ぶ必要はありません。1〜2週間の診断で、 いまどこに穴が空いているか、どの順番で直すのが早いかをお出しします。 その結果を見て、続けるかどうかを決めてください。

診断では「やらなくていいこと」も同じ重みでお伝えします。 いま必要ないと判断すれば、そう申し上げます。

集患診断について相談する

診断でみるもの

  • 検索（SEO）：主要キーワードでの位置、競合クリニックとの差分、記事の抜け
  • 地図（MEO）：NAPの一致、Googleビジネスプロフィールの整備状況、予約導線
  • AI検索（AIO）：AIクローラーの受け入れ、llms.txt、構造化データ、引用適合性
  • 表示速度：Core Web Vitals と、実装レベルで直せる箇所の特定
  • 受診導線：初診の不安（費用・時間・持ち物）に答えているかの点検

お渡しするもの

  • 監査レポート（PDF）
  • 優先順位つきの改善リスト
  • 想定される効果と時間軸
  • 見積もり

診断は自社開発の監査ツールを使って行います。外部ツールのスコアを転記するのではなく、 何をどう見ているかを説明できます。

04Why us

自分たちで運用しているから、話が早い。

集患支援を「提案する側」としてだけでなく、「自分でやっている側」としても関わっています。 医療領域のメディアを実際に運用し、毎週数字を見ています。当たらなかった施策も知っています。
01

週500人を、半年で週25,000人超にした

心療内科・精神科クリニックのサイトで、週間ユーザー数を約500から25,000超へ伸ばしました。広告を足したのではなく、検索意図の設計と記事の積み上げ、内部リンクの整理でつくった数字です。
02

流入だけでなく、予約まで運んだ

同じクリニックで、月間コンバージョン（Web予約・LINE・電話クリック）を 1,451件から 2,281件へ。広告の獲得単価も ¥2,879 → ¥1,326 と半分以下にしました。順位やPVで終わらせません。
03

AI検索からの流入も、すでに取っている

llms.txt と構造化データを整えた結果、AIアシスタント経由のセッションが月39から120へ。しかもこのチャネルのCV率は26.7%と、全流入の中で最も高い水準でした。
04

監査ツールを、自社で作っている

SEO・AIO・MEO・Googleビジネスプロフィールの整備状況・表示速度を評価する監査ツールを内製しています。外部ツールのスコアを転記するのではなく、何をどう見ているかを説明できます。
05

書く人と作る人が、同じチームにいる

記事の企画・執筆・実装・構造化データ・表示速度改善までを分業せずに担当します。「原稿は上がったが実装は来月」が起きません。

やらないこと

  • 医療広告ガイドラインを踏まえ、治療効果の断定・体験談・ビフォーアフターの取り扱いを事前に確認します。
  • 順位や流入だけを成果として報告しません。予約・新患まで見た数字で報告します。
  • 短期に効いても後で効かなくなる施策（不自然な被リンク・大量の低品質記事など）は行いません。
  • 運用を抱え込まず、院内で継続できる形に落として引き渡します。

05Growth cases

どこを直して、何が動いたか。

施策そのものより、どういう順番で手を付けたかのほうが再現性があります。 手順まで書いているので、自院に当てはめて読んでみてください。

※ 以下はすべて同一クリニックでの取り組みです。数値は実測値ですが、 守秘のため医療機関名は伏せています。効果を保証するものではありません。

集患6か月

週500人だったサイトを、半年で週25,000人超へ

心療内科・精神科クリニック

ホームページはあったが、届いていたのは院名で検索した人だけ。症状や不安の言葉で探している人には、ほとんど当たっていなかった。広告を止めると流入もほぼ止まる状態だった。

  1. 01検索意図を「症状 → 不安 → 受診の判断」の3層に分け、ネタ帳として棚卸し
  2. 02既存ページとのカニバリを毎回確認してから書き、内部リンクで受診導線へ寄せる
  3. 03Search Console と GA4 を毎週見て、当たった語だけを深掘りし、外れた企画は畳む
  4. 04医療広告ガイドラインを踏まえた表現レビューを、公開前の工程に固定

週間ユーザー数

約500 / 週25,000超 / 週約50倍

記事設計 ／ 内部リンク設計 ／ GSC / GA4 ／ 構造化データ

集患1か月

増えた流入を、予約まで運ぶ

心療内科・精神科クリニック

アクセスは倍増したのに、予約と電話は同じだけ増えていなかった。そもそもどこで離脱しているのかが、計測できていなかった。

  1. 01Web予約・LINE・電話タップをすべて計測イベントとして実装し、まず見える状態にする
  2. 02予約ページへの直リンク化と、コラムから受診導線への内部リンク整備
  3. 03初診の不安（費用・時間・持ち物・その後）に先回りして答えるページを追加

月間コンバージョン（Web予約＋LINE＋電話クリック）

1,451 / 月2,281 / 月+57%

流入が情報収集層で増えたためCV率自体は下がったが、予約の絶対数は全チャネルで増えた。

GA4 イベント設計 ／ 予約導線改修 ／ 内部リンク設計

集患1か月

AIに聞く人からの流入を、取りにいく

心療内科・精神科クリニック

ChatGPT などのAIアシスタント経由の流入がほとんどなく、AIの回答で参照される条件を満たしていなかった。

  1. 01llms.txt を設置し、AIクローラーの受け入れを robots.txt で明示
  2. 02Organization / FAQ の構造化データを整備
  3. 031段落1主張・数値と固有名を必ず添える文体へ本文を書き換え

AIアシスタント経由の月間セッション

39 / 月120 / 月3倍

このチャネルのCV率は26.7%で、全流入チャネルの中で最も高い水準だった。

llms.txt ／ JSON-LD ／ AIO監査ツール（自社製）

集患1か月

広告の獲得単価を、半分に

心療内科・精神科クリニック

広告費は使い切っているのに獲得単価が上がり続けていた。意図の合わないクリックに予算が吸われ、主要キーワードが予算切れを起こしていた。

  1. 01部分一致（BROAD）を全廃し、意図の合わないクリックへの流出を止める
  2. 02成果の出ている領域（児童・思春期）へ予算を寄せ直す
  3. 03圏外の地名と競合指名を除外キーワードに追加

獲得単価（CPA）

¥2,879¥1,326−54%

同じ期間に獲得件数は 35件/月 → 75件/月（2.1倍）へ増えている。

Google 広告 ／ GAQL レポート ／ 除外KW設計

院内DX・医療AIの実績も見る

00Get started

いまの集患の位置を、一度測ってみませんか。

1〜2週間の集患診断で、検索・地図・AI検索・表示速度・受診導線の穴を洗い出します。その結果を見てから、続けるかどうかを決めてください。

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