クリニックの集患の記録｜週500人から25,000人超への6か月

数字の記録

• 表の数字は、すべて同じ1つのクリニックでの取り組みです。
• 月間コンバージョン（Web予約＋LINE＋電話クリック）: 流入が情報収集層で増えたためCV率自体は下がったが、計測対象の予約導線へのアクション数は増えた。実際の予約完了件数ではない。
• AIアシスタント経由の月間セッション: このチャネルのCV率は26.7%（予約導線のクリック等を含む）。複数の改善を行った期間の比較であり、特定の施策による効果やAIへの掲載を保証するものではない。
• 獲得単価（CPA）: 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。
• 数字は、それぞれの期間に計測ツールや院内の記録で測った実測値です。複数の改善を同時に行った期間の比較で、ほかの院で同じ結果になることを約束するものではありません。

取り組む前の状態

ホームページはありましたが、届いていたのは院名で検索した人だけでした。症状などの言葉で探している人にはほとんど当たっておらず、広告を止めると訪問もほぼ止まる状態でした。

あとで訪問が増えてからも、予約や電話は同じだけ増えませんでした。そもそも、どこで離れているのかを測れていませんでした。広告は予算を使い切っているのに、1件の申し込みを得る費用が上がり続けていました。

検索で見つけてもらう

患者が検索する言葉に答える記事を、既存のページと狙いが重ならないように確かめながら増やし、記事から受診の案内へつなげました。Search Console と GA4 を毎週見て、検索で表示された言葉を深め、当たらなかった企画はやめました。

記事が増えるほど、医療広告ガイドラインに沿わない表現が紛れ込むおそれも増えます。そのため、表現の確認を公開前の決まった工程にしました。

増えた訪問を予約につなげる

先に、Web予約・LINE・電話のタップを、GA4 で重要な操作（キーイベント）として測れるようにしました。どこで離れているかが見えてから、予約への入り口と、初めての患者が受診の前に知りたいことへの答えを整えました。

訪問が情報を集める段階の人で増えたため、訪問に対する申し込みの割合はかえって下がりました。率だけを見ると悪く見えるので、件数と並べて見ることが大切です。また、表の数字は予約への操作の回数で、実際に予約が済んだ件数ではありません。

AIアシスタントから来る人への備え

ChatGPT などのAIアシスタントを経由した訪問が少なかったため、診療内容や医院の情報を、AIにも人にも読み取りやすいように整理し直しました。

Google は、AIによる概要に表示されるために特別な最適化は要らないと説明しています。この院でも、特別な仕掛けより、情報を正確に読み取りやすく整えることを大事にしました。複数の改善を同時に行った期間の比較なので、どの施策がどれだけ効いたかは分けられません。

広告の無駄なクリックを止める

意図の合わないクリックに予算が吸われ、大事なキーワードが予算切れを起こしていました。キーワードの一致のさせ方を見直し、関係のない検索には除外キーワードで広告を出さないようにして、成果の出ている領域へ予算を寄せ直しました。

広告の申し込みの件数や費用は、計測が遅れて後から増えることがあります。そのため、取り組みの前と後は同じ時点の集計で比べています。

この記録から言えること

• 大きな作り直しではなく、測る → 当たったところを伸ばす → 外れたものをやめる、を毎週くり返した
• 訪問を増やす前に、予約への操作を測れるようにしておくと、どこを直せばよいかが分かる
• 率と件数を並べて見る。訪問が増えると、申し込みの割合は下がることがある
• 記事を増やすときほど、医療広告ガイドラインの確認を公開前の工程に固定しておく

こうした小さな確認と直しを毎日回す仕組みを、アマクラスは「毎日1%改善」として提供しています。