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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Männerparfums aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Einrichten, Dekorieren, Möbeln, Renovierungen und Innenarchitektur und Interiordesign aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ihren Urlaub gern im Heimatland verbringen, was häufig auf das durchschnittliche HHNE zurückzuführen ist. Typisch ist Landurlaub oder Städtereisen. Beliebt ist der Genuss von Regionalem, das Nachtleben und das Einkaufen in dieser meist 50+ Zielgruppe. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Musik, Festivals, Konzerten, Charts, Musikinstrumenten, sowie an Streamingdiensten aufweisen - Weiterhin sind Nutzer enthalten, die Interesse an unterschiedlichen Musikgenres wie klassischer oder elektronischer Musik sowie Rock und Pop haben ebenso wie DJs und Bands. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Manager (mit und ohne Personalverantwortung) als Karrierestufe im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Recht als Tätigkeitsfeld im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Immobilien als Industrie im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Pharma und Medizintechnik als Industrie im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Smart Home, Heimautomation und Haustechnik aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die jung sind und sich in einem professionellen Angestelltenverhältnis befinden. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Online-Mediatheken aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 5 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Tourismus und Gastronomie als Industrie im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die einen Freizeit-aufenthalt in der Natur als wichtigen Ausgleich empfinden. Für die typischen Aktivitäten bedarf es spezieller Kleidung und passendem Equipment. Dabei sind Naturfans oft älter als 55 Jahre und meist zu Zweit unterwegs. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an diesem Fußballverein aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Themen wie Garten, Pflanzen, Kräuter und Bäume, Gartengestaltung und Landschaftsbaubau aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die keinen Vorbesitzer haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die die Karosseriebauform Kombi haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die die Karosseriebauform Limousine haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Festivals, Konzerte und Events aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnitllich häufig auf mobilen Webseiten surfen.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Automobilthemen (vor allem 'Bastler') aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Transaktionsdatenbank von AZ DIAS. Durch unterschiedlichste Kooperationspartner hat die AZ Zugriff auf aktuell ca. 320 Millionen Transaktionsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die innerhalb einer Firma als decision maker fungieren. Bei den Top-Entscheidern handelt es sich um Ansprechpartner der ersten Führungsebene (Geschäftsführer, Inhaber, Vorstand etc.), die als Privatperson erreicht werden können. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Datenbank von bedirect, welche Manager/Topentscheider von Firmen (z.B. Handelsregister, Vorstände etc.) beinhaltet. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die die Karosseriebauform Cabrio haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer im Alter von 70+. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen über das Geburtsjahr durch die arvato AZ direct Datenbank. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Berufliche Nutzer der B2B-Plattform werliefertwas. Besonderes Kaufinteresse an B2B-Dienstleistungen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs: