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 mit überdurchschnittlich hohem Interesse an sozialen Netzwerken. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Sport- und Fitness aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen aus der Transaktionsdatenbank von AZ direct. 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 mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Sport. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Technologie und IT. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
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Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Reisen. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
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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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Videospielen. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
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Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Video Streaming. Der Nutzer muss eine hohe Nutzungsfrequenz von Apps in dieser Kategorie aufweisen.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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.
Verfügbar auf diesen DSPs:
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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