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
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
Verfügbar auf diesen DSPs:
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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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse am Vergleich von Finanzprodukten wie Analgen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein überdurchschnittlich hohes Interesse an wirtschaftlichen Thematiken wie Börseninformationen, Versicherungen, Kredite, Immobilien sowie Geldanlagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.k
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Beinhaltet österreichische Nutzer, die ein überdurchschnittlich hohes Interesse an wirtschaftlichen Thematiken wie Börseninformationen, Versicherungen, Kredite, Immobilien sowie Geldanlagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.k
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Beinhaltet Nutzer, die sich überdurchschnittlich häufig mit dem Thema Versicherungen auseinandersetzen. Dazu zählen u.a. Renten-, Kranken- Hausrat-, Rechtschutz- und Lebensversicherungen. 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 Versicherungsvergleichsportalen 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 der Geldanlage 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 Haftpflichtversicherung 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 Lebensversicherungen 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 mobilen Zahlungsmethoden, wie Apple Pay oder Google Pay aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die sich in der Themenwelt des Zahlungsverkehrs 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 Vermögensschadenversicherung & Altersvorsorge 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 Personenversicherung bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Accessoires und Schmuck aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Audiogeräten und Audio-Zubehör aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Artikeln aus den Bereichen Beauty und Gesundheit aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Fahrrädern und Fahrradzubehör aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Büchern aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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