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So funktioniert’s
Berufliche Nutzer der internationalen B2B-Plattform europages. Besonderes Kaufinteresse an B2B-Dienstleistungen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Berufliche Nutzer der B2B-Plattform werliefertwas. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Berufliche Nutzer der internationalen B2B-Plattform europages. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einer Kroation-Reise aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an hochpreisigen Produkten wie Designartikeln, Schmuck, Uhren, hochpreisigen Autos und Immobilien 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 Indie-Musik aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Gesundheit 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an einem Wechsel des Gasanbieters aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlicher Kaufhäufigkeit in der Produktkategoriehair-care products. Die Grundlage zur Hochrechnung bildet ein GfK-Consumer Panel mit 22.000 Panelisten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Independent-Filmen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Arthouse- und Kunstfilmen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die sich für Themen der Weiterbildung, wie Fernstudienmöglichkeiten, Sprachreisen, Lehrgänge und Seminare, interessieren. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die Kaufinteresse an Comics aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs: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.
Verfügbar auf diesen DSPs:Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema IT-Sicherheitstechnik. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Nutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Gesundheit; Medizin und Familie. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 2 Artikel zu dem Thema aufgerufen haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die ein überdurchschnittlich hohes Interesse an Startups aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Medizintechnik. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die hohes Interesse an Ausbildungsstellen und Praktika aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten 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 diesem Fußballverein aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Unternehmen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an umweltrelevanten Themen wie Natur, Erderwärmung, Umweltschutz, Nachhaltigkeit und erneuerbare Energien 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 Basteln und Dekorieren sowie Hobby-Handarbeit wie Stricken und Nähen 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 Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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