Как продвигать фарм-бренды с помощью данных — разбираем программатик и DMP-сегментацию

Фармацевтический рынок в России остается одним из самых сложных с точки зрения интернет-рекламы. Привычные подходы к рекламе становятся малоэффективными. В числе причин:

• жесткая регуляторика;

• ограничения по креативам;

• усиленная модерация;

• особенности сегментации аудитории.

Команда AmberData рассказывает, как использование внешних данных помогает точнее определять аудиторию, отличать пользователей-врачей от пользователей-пациентов и выстраивать программатик-кампании, которые не упираются в ограничения стандартных таргетингов:

• Почему фарм-реклама сложнее других направлений

• Почему важно знать больше об интересах фарм-аудитории

• Как собирать данные об интересах клиентов с помощью DMP

• Сценарии использования больших данных в рекламе фармы

• 5 ошибок при запуске рекламы на фарм-аудиторию

• Три совета для запуска

Почему фарм-реклама сложнее других направлений

Причина № 1: усиленная модерация. Рекламные системы жестко ограничивают креативы и формулировки для медицинских тематик: реклама может не пройти модерацию, если нарушены требования к формулировкам, сегментации или возрастным ограничениям. Поэтому обязательный шаг в планировании рекламы — соблюдение правил размещения.

К примеру, вот так выглядят требования к продвижению аптек и лекарственных средств в Яндекс Директе:

• строгая модерация креативов;

• запрет на обещания эффективности и безопасности препаратов;

• ограничения на сравнения и упоминания клинических случаев;

• обязательные дисклеймеры и требования к соответствию медицинскому законодательству;

• возрастные ограничения: реклама не должна быть ориентирована на несовершеннолетних пользователей.

Причина № 2: сложность разделения врачей и пациентов. Один и тот же пользователь может быть:

• пациентом, который ищет решение проблемы;

• родственником пациента, который выбирает лечение;

• врачом, который изучает клинические данные.

Аудитория самих пациентов тоже неоднородна. В одни и те же категории могут попасть:

• пользователи как с симптомами ОРВИ, здесь интерес будет краткосрочным;

• пользователи с интересом к лечению хронических заболеваний, здесь интерес будет регулярным и повторяющимся.

В случае с врачами также есть различие в уровне профессиональной вовлеченности и специализации. Алгоритмам рекламных систем необходимо как-то отличать врача одной специализации от другой, проводить границу между аудиторией практикующих специалистов и аудиторией студентов-медиков.

Почему важно знать больше об интересах фарм-аудитории

Без дополнительной информации о поведении аудитории сложно выстроить персонализированную коммуникацию — нужно знать:

• на какие сайты заходит пользователь;

• какую информацию он читает;

• как долго и с какой регулярностью возвращается к медицинскому контенту.

Иначе реклама будет показываться на широкую аудиторию без учета конкретных сценариев: человек с диабетом будет видеть рекламу препаратов для улучшения зрения, а психотерапевту будет показываться реклама конференции для неврологов.

Как собирать данные об интересах клиентов с помощью DMP

Data Management Platform (DMP) — это платформа управления данными, которая:

• собирает, обрабатывает и хранит аудиторные данные разных типов (1st, 2nd и 3rd party);

• в обезличенном виде и на их основе формирует готовые сегменты для использования в различных рекламных системах (Яндекс Директе, VK Рекламе и других).

По данным исследования АРИР Digital Advertisers Barometer 2025:

• для 62% крупных российских рекламодателей широкий выбор целевых аудиторий — один из ключевых факторов роста инвестиций в интерактивную рекламу;

• 49% выделяют возможность точного адресного размещения, что особенно критично в фармацевтике, где одна и та же тематика может объединять принципиально разные аудитории, в результате чего реклама будет бить мимо цели.

Какие данные собирает DMP:

1. Посещаемые пользователем сайты, тематика читаемых статей и контента.

2. Поисковые запросы и органическая выдача Яндекса и Google.

3. Социально-демографические данные, которые указал пользователь: возраст, пол, география, уровень дохода, профессия, должность.

4. Другие параметры: настройки языка, часовой пояс, версия браузера, установленные расширения, тип устройства (десктоп, мобильный, планшет), разрешение экрана.

В условиях отказа от cookies современные DMP-платформы используют комбинацию технических и поведенческих сигналов для построения устойчивого ID. Это позволяет присваивать пользователю устойчивый обезличенный идентификатор, который не привязан к cookies и не исчезает при их удалении или блокировке.

Помимо технических параметров устройства, учитываются и особенности пользовательского поведения на сайте:

• скорость и характер скроллинга;

• движения курсора (в отдельных реализациях);

• последовательность просматриваемых страниц.

Такие поведенческие паттерны повышают устойчивость идентификации — даже если часть технических параметров устройства меняется (например, после обновления браузера), совпадение поведенческих сигналов помогает системе сохранить связь с ранее сформированным ID. Это особенно важно для формирования аудиторных сегментов с долгим периодом интереса, где свежесть данных напрямую влияет на качество таргетинга.

Таким образом, DMP собирает и обрабатывает пользовательские данные для повышения отдачи от рекламы. Сюда входит:

1. Расширение аудиторий с применением look-alike — например, на основе пользователей, уже проявивших интерес к конкретной терапевтической категории.

2. Персонализация контента на основе предиктивного знания о пользователях — подбор релевантных информационных материалов в зависимости от стадии интереса к продукту или категории.

3. Формирование портрета целевой аудитории — понимание того, какие пользователи чаще всего проявляют интерес к безрецептурным препаратам определенной категории.

4. Таргетинг с высокой точностью — снижение показов на нерелевантную аудиторию, что особенно критично в фарма-вертикали с ее высокой стоимостью контакта и жесткими требованиями к рекламе.

Сценарии использования больших данных в рекламе фармы

Благодаря DMP-технологии можно сформировать сегменты:

Сегментация под конкретный медицинский товар

С использованием технологий DMP-платформ можно сформировать аудиторию, заинтересованную, например, в препаратах для лечения простуды или в товарах для диабетиков.

Как это работает: вместо широкой аудитории, интересующейся здоровым образом жизни, собирается сегмент пользователей с выраженным интересом к товарам для контроля диабета. В итоге повышается точность таргетинга и конверсия в покупку специализированной продукции.

С помощью платформы управления данными (DMP) можно собирать аудитории как по интересу к конкретному препарату или аналогам, так и по общим интересам к терапевтической теме, симптоматике или фармгруппе, даже если пользователи не искали конкретное торговое название.

DMP формирует сегмент под конкретный медицинский товар или препарат на основе:

• интересов;

• поведенческих паттернов;

• частоты обращения к профильным ресурсам и прочих параметров.

Таргетинг на врачей

Фармацевтический маркетинг далеко не всегда адресован конечному потребителю: значительная часть рынка приходится не только на пациентов, но и на профильных специалистов. Это принципиально два разных сегмента, и подходы в работе с ними будут различаться.

Аудиторию врачей можно сегментировать несколькими способами:

• по специализации;

• по типу учреждения;

• по онлайн-активности;

• по интересу к профильным порталам.

Механика сбора такой аудитории строится на двух признаках:

1. Профессиональных. Например, посещение профильных ресурсов, участие в медицинских конференциях.

2. Косвенных: подтверждение того, что перед нами именно практикующий специалист, а не пациент, интересующийся той же темой. Например, интерес к покупке медицинской одежды или к материалам о подтверждении квалификации (которую врачи обязаны проходить).

   Такие пользователи, как правило, демонстрируют более узкий и частный интерес к профильным ресурсам и мероприятиям — в отличие от аудитории пациентов. И DMP-платформа позволяет провести черту между интересами и поведенческими паттернами в этих подсегментах.

Сегмент пациентов

Здесь механика иная и опирается в первую очередь на периодичность и характер интереса. Аудитория потенциальных пациентов проявляет интерес к теме лечения или причинам заболевания разово или в короткий период — без дополнительных признаков, характерных для врачей, и на общетематических, а не узкопрофильных ресурсах.

При этом врач тоже может быть пациентом. Поэтому при сборке сегмента пациентов уделяется внимание сопутствующим признакам — например, интересу к записи на прием или к оформлению ДМС, а также анализу покупательского поведения. Общий интерес к препаратам или к лечению определенных состояний DMP может выявлять по агрегированным поведенческим данным.

5 ошибок при запуске рекламы на фарм-аудиторию

Продвижение фарм-бренда с использованием DMP будет малоэффективным, если:

1. Нет учета периода интереса. Например, для средств от ОРВИ окно актуального интереса — обычно всего два—три дня, и кампанию нужно строить с учетом этого цикла, а не по стандартным срокам оптимизации.

2. Есть ошибки в оформлении сегмента под требования рекламных сетей. Неправильное название или структура сегмента может привести к тому, что реклама просто не пройдет модерацию и не запустится.

3. Слишком широкие сегменты, размывающие точность таргетинга.

4. Нерелевантные площадки для конкретной аудитории (врачи и пациенты, как правило, требуют разных каналов размещения).

5. Не хватает данных для полноценного обучения сегмента.

Три совета для запуска

Совет 1. Тестируйте несколько аудиторий параллельно. Оптимально — три—четыре сегмента одновременно: часть отключится по результатам теста, а на аудиториях с хорошей динамикой можно будет построить look-alike. Для корректных выводов дайте сегменту поработать минимум одну—две недели и набрать от 500 000 показов — только после этого объема имеет смысл делать выводы по дальнейшей оптимизации.

Совет 2. Не забывайте про донастройку. Сегмент — это не готовое решение из коробки: как и с любым другим источником трафика, с ним нужно работать и оптимизировать кампанию. При прочих равных сегментированный трафик показывает лучшую динамику по сравнению со стандартными таргетингами в рекламной сети, но только при должной настройке.

Совет 3. Используйте омниканальность. DMP-сегменты можно одновременно применять в разных каналах — это увеличивает охват, глубину, качество взаимодействия с аудиторией. Кроме того, сегмент можно расширять до конверсионной аудитории или строить look-alike на основе собственной базы клиента (например, посетителей сайта).

Напоследок — полезное от редакции. Материалы, которые могут быть вам интересны:

• Как привлекать аудиторию с крепким цифровым иммунитетом — разбираем на примере фармы

• Ретаргетинг без раздражения: как вернуть клиентов и не надоесть им

• Гиперперсонализация: как брендам и агентствам строить диалог с клиентами в 2026 году

Для сбора данных с помощью DMP-технологий не нужно разворачивать собственную инфраструктуру — можно использовать инструмент AmberData DMP на маркетплейсе eLama. Он доступен бесплатно, если есть рекламный аккаунт в Директе или VK Рекламе, а сумма затрат в кабинете eLama — от 20 000 рублей. Подключайте сервис и не тратьте время на поиск и согласование каждой подписки. Сможете быстрее запускать кампании, сокращать ручную работу и сосредоточиться на стратегии.

Подробнее