医療業界におけるOCPC導入戦略！

1.業界背景と現状分析

近年、検索マーケティングは医療業界の主要なオンラインマーケティングチャネルとなっています。多くの経営者もこの脂ののった肉の利益ポイントに気づきました。企業が次々と参入し、競争はますます激しくなっています。専門病院の増加数から判断すると、毎年の増加数は増加し続けており、割合も増加しています。

「医療シンクタンク」より抜粋したデータ：データによると、現在、中国には100万以上の専門病院があり、そのうち民間病院の数は50万を超え、民間病院は医療産業の50％以上を占めています。

2020年に流行が始まって以来、主要産業に多大な影響を及ぼしています。流行が企業の事業に与える影響をいかに軽減するかについて調査を実施したところ、その中で、より多くのオンラインビジネスモデルを展開する取り組みが42％と高く、より多くの企業がオンラインビジネスモデルの重要性を認識していることがわかりました。

検索マーケティングのリーダーとして、医療業界が先頭に立って最初のスクープを獲得しました。しかし、トラフィックの深刻な転換とプラットフォームの多様化により、競争はますます激しくなり、医療業界では効率性が最大の問題となっています。

2.現在の業界の問題点の分析

• 病院は量を確保するために高額な費用を支払っており、競争は非常に激しい

医療業界ではランキングが非常に重要なので、良いランキングを獲得することはすべての入札者にとって基本的な要件です。

• 平均クリック単価が高く、クリック数が少ない

ランキング競争の影響により、医療業界のキーワードのクリック価格は一般的に高く、一定の予算の範囲内ではクリック数も減少します。

• 高い変換コスト

競争が激化するにつれ、医療業界での転換コストも増加しています。例えば、男性科学業界では、2017年には転換1回あたりのコストは60～80ドル程度でしたが、現在では転換1回あたり数百ドルのコストがかかります。

• ユーザーは拡大を熱望している

検索マーケティング トラフィックの転換により、医療業界の現在のトラフィック需要は満たされるには程遠く、拡大が差し迫っています。

実際、主要な検索プラットフォームも、上記の問題点の改善、完成、革新に取り組んでいます。最も典型的な例は、 OCPC ツールの使用です。OCPCは、コストを管理し、ボリュームを拡大し、効率を向上させるための典型的なツールです。

• コスト管理: ocpc は実際のユーザーのプロモーション データ、変換データ、最適化データに基づいてデータを校正し、ocpc インテリジェント最適化モードを使用してアカウントを自動的に調整し、ユーザーが変換コストを管理できるようにします。
• トラフィックの改善：人間の本質的な思考を打ち破り、ユーザーにとってより価値のあるキーワードをインテリジェントに取得し、トラフィックを誘導することで、トラフィックの品質を向上させます。
• 作業効率の最適化: ocpc が第 2 段階に入ると、入札やマッチングなどの最適化に手動操作は不要になります。システムは一次モデル学習に基づいてインテリジェントな入札を実行し、ユーザーの最適化効率を向上させます。

現在、多くの業界ユーザーが ocpc ツールを使用してインテリジェント配信を支援しています。ただし、配信プロセス中に、配信戦略の不正確な配置、アカウントの調整がタイミングが悪く不正確であるなどの問題が発生することが多く、結果的に悪い結果となり、ocpc ツールの利点を十分に活用できません。

次に、医療業界の実際の広告事例を使用して、より明確な広告の方向性を示します（Sogouプラットフォームを例に挙げます）。

3. OCPC配信戦略

このケースは、男性医療業界の現地ユーザーに関するものです。現在、男性医療業界の競争は現地で非常に激しく、コストと拡張の問題も病院を悩ませています。立ち上げ初期段階での問題は次のとおりです。

• 他のプラットフォームでは ocpc の変換率が低いため、Sogou ocpc には抵抗があります。
• Sogouプラットフォームのトラフィックが少なく、効果が期待通りに得られないのではないかと懸念している。
• 初期の進歩要件が高すぎるため、ユーザーはゲームを使いたがりません。

さて、上記の状況を受けて、テンセントがSogouを買収して以来、トラフィックが大幅に増加することをお知らせします。早い段階で高品質のトラフィックを獲得し、広告の表示を優先することができます。第二に、プラットフォームにはポリシーサポートもあります。昇格のハードルが高いことを心配している場合は、一定期間のデータを蓄積した後、特別承認を申請して第2レベルに入ることができます。

もちろん、これに加えて、正確な配信戦略も必要です。以下、ステージ 1 とステージ 2 の詳細を説明します。

4.最適化の実施と効果の提示

配送戦略（初回注文）

最初の段階はモデルの学習段階であるため、各段階でトラフィックを蓄積し、トラフィックを引き付けて拡大するために最善を尽くして、第 2 段階でトラフィックをより効果的に増加させる必要があります。次の方向からトラフィックを蓄積して改善することができます。

• インプレッション数を増やす：単語の追加、マッチングの拡大、配信期間の延長、配信エリアの拡大などにより、インプレッション数を増やします。
• クリック数の増加: クリエイティブの品質、クリエイティブの流暢さ、キーワードとクリエイティブの関連性、クリエイティブのスタイル (コンポーネント スタイル)、スタイル プレミアムなどを最適化することで、クリック数を増やし、より多くの相談コンバージョンを獲得できます。
• コンバージョン率の向上: アクセス リンクを置き換えることでランディング ページとキーワードの関連性を向上させ、タイムリーにカスタマー サービスに応答してユーザー エクスペリエンスを向上させ、コンバージョン率を高めます。
• コンテンツの関連付けと検索リマーケティング機能を有効にし、任意の方法を使用してトラフィックを増加させます。

一次最適化には、テスト期間と拡張期間を含むプロセスも必要です。このプロセスでは、次の図に示すように、データをよく監視し、監視されたデータに基づいて対応する最適化調整を行う必要があります。

この時点で、データが安定傾向にある場合、第 2 段階に入るのは自然な流れとなり (前進が困難な場合は、第 2 段階に入るための特別承認を申請できます)、システムは自動的に第 2 段階に入ります。

配信戦略（第2次）

第2段階に入ると、人間の最適化アクションは簡素化され、システムが学習したモデルが主に実装に利用されるようになります。このとき、モデルと人間は共存することになります。 2 番目のレベルに入った後は、システムに任せて手動での最適化は必要なくなるのではないか、と言う人もいるかもしれません。なぜ私たちはまだ一緒にいなければならないのでしょうか?

この見解は間違っているということを強調したいと思います。まず、2次オーダーに入った後にモデルと人間の介入がどのように共存するかを分析してみましょう。

まず、モデルの最適化

第 2 段階では、ocpc 学習オプティマイザーによる最適化の後、第 2 次モデルは第 1 次モデル学習段階のデータに基づいてインテリジェント入札とインテリジェント拡張を実行し、同時にオプティマイザーの最適化に依存します。現時点では、入札モードとマッチング モードは将来的に人間が調整することはできません。

第二に、人間の最適化

当社のモデルは学習後に一次モデルに従ってインテリジェントな入札と拡張を実行しますが、モデルがいかに強力であっても、それは人間の思考パターンに基づいており、システムは当社の最適化と配信のアイデアを調整することはできません。さらに、ocpc モデルが複雑な作業を引き継いだ後、最適化担当者はクリエイティブの最適化、ランディング ページの最適化など、全体的な最適化の調整に集中できます。

以下に最適化の提案をいくつか示します。

• 高品質な単語を拡張する:

検索語データとコンバージョンデータを定期的に分析し、コストが安定したら定期的にキーワードを拡張します（週 2 回が推奨され、量よりも質に重点を置きます）。

• クリエイティブを最適化:

否定語を適切に追加し、トラフィックを正確にターゲティングし、ターゲットを絞ってクリエイティブを最適化して品質を向上させます。次に (アカウント内のすべてのクリエイティブ スタイルが完全にカバーされています)、画像、リスト、ビジネス チャンス コンポーネントのプレミアムを最適化して増やし、CTR を高めます。

• ランディングページ:

消費量が多くコンバージョン率が低いキーワードのURLを専用ページに置き換えて関連性を高め、相談ページの開設状況やレスポンスの適時性をテストします。ランディング ページは、シンプルさと高い関連性の原則に従い、利点を強調し、典型的な事例を提示し、便利でわかりやすいつながりを作成します。

上記の最適化手法を約 2 か月間使用した後、病院は満足のいく結果を達成しました。全体のプロセスでは、主に、発売前、一次最適化段階、二次データの 3 つの期間のデータの比較を示します。ocpc が発売される前のデータと比較すると、消費量は 40% 増加し、一次消費量と比較すると 50% 増加し、CPA は徐々に減少傾向を示しました。

最終的な配信効果は次のとおりです（下図を参照） 。

• 第 2 レベルに入ると、CPA は 38.99% 減少し、ユーザーの目標コンバージョン コストよりも低くなり、比較的安定します。
• クリック率は2.03%増加し、クリック誘致力も向上しました。
• コンバージョン率は146.74%増加し、ユーザーのニーズを上回り、効果的なコンサルティングも向上しました。

V.打ち上げの概要

これを見ると、待ちきれない友達もいるのではないでしょうか？ただし、手動による最適化であれ、ocpc モデルの最適化であれ、ある程度の時間がかかり、一夜にして実行できるものではないことをご了承ください。したがって、ocpc ツールを使用する前に、人間の思考を明確にしておくことをお勧めします。モデルの最適化後に人間が最適化するのではなく、人間の思考に従ってモデルを最適化する必要があります。モデルに完全に依存することは避けなければなりません。

以下は、上記の場合の OCPC 最適化のアイデアの要約です。

• 考え方の転換：二次的変化の変動を適時に注意し、平均クリック価格とマッチング方法にあまり注意を払わず、コンバージョンコストとコンバージョン効果にもっと注意を払います。
• 多次元キーワード拡張：アカウントベースの推奨を使用してキーワードをカスタマイズします（Sogouプラットフォームにはこの機能があります）。バックエンドのコンバージョンデータを組み合わせてネットユーザーの意図を探り、コンバージョン率の高いキーワードに基づいて関連性の高いキーワードを拡張します。
• ターゲティングの拡大: 検索リマーケティング ツールを使用して、関連性の高いグループに基づいてボリュームを拡大します。医療保険、オンライン登録、待ち行列なしなど、より実用的な利点を備えたクリエイティブなアイデアを最適化して、需要の高いグループをターゲットにします。
• 合理的なモデリング：OCPCデータレポートを毎日確認し、CPAなどのデータ変動に応じて計画および配信パッケージモデルを合理的に調整します。一次的には高品質のモデルを確立し、二次的には手動操作と連携して効果を安定させます。
• 最適化の概要: ボリュームを定期的に拡大する; 手動の最適化が重要; データ分析が重要; クリエイティブな実装の関連性が重要。

著者: シルクロードアカデミー

出典: シルクロードアカデミー