Ob Standard, Contextual oder Cookieless Targeting – für jede Kampagne die richtige Zielgruppe: Browse durch über 700 reichweitenstarke und qualitativ hochwertige Segmente und kopiere deine Auswahl gleich in deine genutzte DSP zur einfachen Suche oder Buchung.
So funktioniert’s
Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Künstliche Intelligenz. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Cloud Computing. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Digitale Infrastruktur. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Digitale Infrastruktur. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Digitalisierung. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Digitalisierung. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Technische Affinität. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Technologie & IT – Allgemein. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Fernsehen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Reisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Reisen – Geschäftsreisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Reisen – Europa. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Reisen – Italien. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Reisen – USA. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Videospiele / Gaming. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an Büchern aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Transaktionsdatenbank von AZ direct. Durch unterschiedlichste Kooperationspartner hat die AZ Zugriff auf aktuell ca. 320 Millionen Transaktionsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein überdurchschnittliches Interesse an eBooks aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens drei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein medienunabhängiges Interesse an Literatur und Autoren, Lesungen und Literaturkritiken, wie e-Books, Biographien, Romanliteratur sowie Sachbücher aufweisen. Der Nutzer muss mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.H
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Beinhaltet Nutzer, die sich überdurchschnittlich häufig mit dem Thema Auto-Versicherungen auseinandersetzen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an KFZ Versicherungen aufweisen und in Österreich leben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die sich in der Themenwelt des Kredites & der Tilgung bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die sich in der Themenwelt der Bank, des Kontos & des Kreditkarten bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die sich in der Themenwelt der Kryptowährungen bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die sich überdurchschnittlich häufig mit dem Thema Finanzdepots auseinandersetzen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die ein überdurchschnittlich hohes Interesse an Finanzprodukten aufweisen. Die Grundlage für die Hochrechnung bilden Informationen aus der Transaktionsdatenbank von AZ direct. Durch unterschiedlichste Kooperationspartner hat die AZ Zugriff auf aktuell ca. 320 Millionen Transaktionsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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