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 Programm, welches dem Genre Wissen zugeordnet werden kann, 2 mal in 30 Tagen zu mindestens 90% angesehen haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:




Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich häufig das Internet nutzen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 100 Webseiten besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Horrorfilmen 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 häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:




Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
Verfügbar auf diesen DSPs:




Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Marvel-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.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
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Beinhaltet Film-, Kino- und TV-Interessierte sowie Nutzer mit Interesse an Streamingdiensten und Serien. 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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Dieses Segment targetet den Kontext: Movies. Es basiert auf IAB-Klassifizierung von Websites, die täglich gecrawlt werden.
*Reichweite ist abhängig von Inventarverfügbarkeit auf der DSP. Die Segmentierung erfolgt in Echtzeit, so dass keine Userlisten (Segmentlisten mit konkreter Reichweite) erstellt werden.




Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:




Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
Verfügbar auf diesen DSPs:




Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Serien und Filme auf Netflix 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Pay-TV 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Podcast aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Romanzen 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 häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Scififilmen 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 häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig eine Third-Party Applikation nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Sport-TV aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten sieben Tagen mindestens fünf Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Streaming aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten sieben Tagen mindestens fünf Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die häufig einen Streamingdienst nutzen. Die Grundlage zur Hochrechnung des Segments bilden Magenta TV Nutzungsdaten.
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