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 Reinigungsprodukten 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 in der Themenwelt des Stroms, Wassers & der Energie bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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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. e
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Themen wie Garten und Balkon-Gestaltung aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. e
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Bauen, Wohnen, Baufinanzierung, Heimwerken und Renovieren 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 Werkzeugen, Renovierungsarbeiten sowie Möbelbau, Holz- und sonstigen Heimwerkarbeiten 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 sich in der Themenwelt der Reinigung, Pflege & des Handwerks bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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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.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Inneneinrichtung & Dekoration aufweisen. 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 Wäsche und Kleidungspflege bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Immobilienangeboten und Umzugstipps aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 7 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Poolkonstruktionen aufweisen. 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 Frühjahrsputz 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 einem Wechsel des Stromanbieters 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 einem Wechsel des Gasanbieters 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 angeben, eine eigene Wohnung oder ein eigenes Haus zu besitzen. Die Grundlage zur Hochrechnung basiert auf adality Daten. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an dem Thema: 1 Personen Haushalt aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten besucht haben rund um dieses Thema. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die Interesse an dem Thema: 2 Personen Haushalt aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten besucht haben rund um dieses Thema. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an dem Thema: 3 Personen Haushalt aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten besucht haben rund um dieses Thema. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an dem Thema: 4+ Personen Haushalt aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten besucht haben rund um dieses Thema. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer, die die Gehaltsspanne <40.000€ im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer mit einem entsprechenden Haushaltsnettoeinkommen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Hard Fact Daten der emetriq Dataprovider (adality, Payback und Telekom). Diese werden mit dem Bewegungsverhalten der Vermarkterdaten gematched und bilden die Grundlage für die Modelle. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer mit einem entsprechenden Haushaltsnettoeinkommen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden HardFact Daten der emetriq Dataprovider (adality, Payback und Telekom). Diese werden mit dem Bewegungsverhalten der Vermarkterdaten gematched und bilden die Grundlage für die Modelle. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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Beinhaltet Nutzer, die die Gehaltsspanne >100.000€ im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer mit einem entsprechenden Haushaltsnettoeinkommen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Hard Fact Daten der emetriq Dataprovider (adality, Payback und Telekom). Diese werden mit dem Bewegungsverhalten der Vermarkterdaten gematched und bilden die Grundlage für die Modelle. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung.
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