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 Neuwagen aufweisen. Hierbei werden Automobilmarken und Informationen der Automobilbranche berücksichtigt. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten 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 ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die die Karosseriebauform Sportwagen haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Sommerreifen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten 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 ein hohes Interesse für Automobile aufweisen, die die Karosseriebauform SUV haben. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Gebrauchtwagen und notwendigen Reperaturen sowie Ersatzteilen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für den Kleinwagen als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für den Golf als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für die Limousine als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für den Kombi als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für den SUV als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für den Van als Gebrauchtwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein überdurschnittlich hohes Interesse für Kleinwagen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein hohes Interesse für Winterreifen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Winterreifen 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 aus der Branche Landwirtschaft. Die Branche umfasst Tierhaltung, Pflanzenbau und ähnliche Dienstleistungen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Datenbank von bedirect. Brancheneinteilung nach WZ2008 (weiteren Detailgrad siehe PDF "20180423_B2B_Branchenklassifikation_WZ2008.pdf" dazu). Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die hohes Interesse an Ausbildungsstellen und Praktika aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer aus der Branche Wirtschaftsprüfung u. Unternehmensberatung umfasst Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Buchführung, Führungsberatung und weitere Dienstleistungen für Untenehmen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Datenbank von bedirect. Brancheneinteilung nach WZ2008 (weiteren Detailgrad siehe PDF "20180423_B2B_Branchenklassifikation_WZ2008.pdf" dazu). Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer aus der Branche Grundversorgung umfasst die Energie- und Wasserversorgung, sowie die Abfall- und Abwasserentsorgung. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Datenbank von bedirect. Brancheneinteilung nach WZ2008 (weiteren Detailgrad siehe PDF "20180423_B2B_Branchenklassifikation_WZ2008.pdf" dazu). Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die hohes Interesse an Stellenangeboten in Bau, Handwerk und Produktion aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von Kleinanzeigen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen – Digitalisierung. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen – Digitalisierung. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen – Wirtschaft. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen – ETFs. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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Fachnutzer mit einem überdurchschnittlichen Leseinteresse an Artikeln rund um das Thema Wirtschaft & Finanzen – Finanzen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens zwei Artikel zum Thema aufgerufen haben.
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