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 Themen rund um den Schulstart 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 Interesse an dem Thema: Familien mit Kindern/Teenagern aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten rund um dieses Thema besucht haben. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer die in der Altergruppe 16-29 sind und Interesse an dem Thema Beziehung aufweisen.Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten rund um dieses Thema besucht haben. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Backen und Gebäck 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 am Backen und Zubereiten von Nachspeisen aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Grillen und Grillspeisen aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Schokolade 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 Schokolade 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Weihnachtsbackrezepten 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.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Weihnachtsbacken 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Kaffeekapsel-Maschinen 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 Kaffee 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 Küchenmaschinen aufweisen. 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 Lieferservices aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten sieben Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Oster-Desserts und Backideen zu Ostern aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Oster-Gerichten aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Gerichten mit Fisch aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die zur Kategorie Flexitarier gehören und sich für nachhaltige Fleischprodukte und Qualitätsfleisch interessieren. 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 Gastronomiethemen 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 Themen rund um Essen und Trinken, Kochen, Backen und Ernährung sowie Ernährungstrends, Diäten und dazugehörige Rezepten aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.elli
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an glutenfreier Ernährung aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Gourmetessen und Wellness 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Grills und BBQ-Rezepten 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 Eiscreme 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 Gerichten für Kinder aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von EAT SMARTER. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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