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 der IT-Branche haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer die überdurchschnittlich hohes Interesse an dem Thema Küchenmöbel aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer die überdurchschnittlich hohes Interesse an Themen bezüglich Geschäftführung und führender Positionen haben. 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 mit hohem Interesse an Live-Ticker-Apps. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens einen Webseitenaufruf in einer entsprechenden App gehabt haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittliches Interesse an Themen rund um Muttertag wie beispielsweise Schmuck und andere Geschenkideen haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an Umzügen & Transport zeigen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer die überdurchschnittlich hohes Interesse an der Immobilienbranche haben. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Sport- und Fitness 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.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittliches Interesse an Themen rund um den Frühling wie beispielsweise Frühlingsdekoration, Essen und Aktivitäten haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittliches Interesse an Themen rund um Frühlingsstyles wie beispielsweise Frühlingstrends, Frühlingsfrisuren, Frühlingsschmuck oder Outfits und Kleidung für den Frühling haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die Interesse an Ferienwohnung und Auslandunterkünfte zeigen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer die überdurchschnittlich hohes Interesse am Valentinstag haben. 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 Administration, Sachbearbeitung und Verwaltung als Tätigkeitsfeld 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, die sich in der Themenwelt der Ausbildung bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die Management und Unternehmensentwicklung als Tätigkeitsfeld 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, die Geschäftsführer als Karrierestufe 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, die 1-50 Mitarbeitende als Unternehmensgröße 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, die 1.001-5.000 Mitarbeitende als Unternehmensgröße 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, die 201-1.000 Mitarbeitende als Unternehmensgröße 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, die 5.000 oder mehr Mitarbeitende als Unternehmensgröße 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, die 51-200 Mitarbeitende als Unternehmensgröße 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, die Selbstständig als Firmengröße 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, die Beratung / Consulting als Tätigkeitsfeld 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, die Kundenbetreuung als Tätigkeitsfeld 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, die Forschung, Lehre und Entwicklung als Tätigkeitsfeld im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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