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 Schlagermusik 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 von Spotify bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an World-Musik 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 überdurchschnittlich hohes Interesse an Klatsch und Tratsch, wie dem Leben von Prominenten, Royals und Stars sowie deren Lifestyle und Beziehungen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Tagesgeschehen, Nachrichten und aktueller Berichterstattung zu Themen wie Politik, Wirtschaft und Weltgeschehen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens drei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Politik und Nachrichten 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 für eine gemeinnützige Sache spenden. 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 eine hohe Kaufkraft aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung der Konsumtiven Kaufkraft bilden Daten von adality zu Konsumverhalten, PKW-Besitz und Wohnsituation, welche mittels statistischer Methoden ermittelt werden. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die eine sehr hohe Kaufkraft aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung der Konsumtiven Kaufkraft bilden Daten von adality zu Konsumverhalten, PKW-Besitz und Wohnsituation, welche mittels statistischer Methoden ermittelt werden. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die eine niedrige Kaufkraft aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung der Konsumtiven Kaufkraft bilden Daten von adality zu Konsumverhalten, PKW-Besitz und Wohnsituation, welche mittels statistischer Methoden ermittelt werden. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die eine mittlere Kaufkraft aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung der Konsumtiven Kaufkraft bilden Daten von adality zu Konsumverhalten, PKW-Besitz und Wohnsituation, welche mittels statistischer Methoden ermittelt werden. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die gerne und viel und aus verschiedensten Produktgruppen einkaufen. Die Grundlage zur Hochrechnung der Konsumtiven Kaufkraft bilden Daten von adality zu Konsumverhalten, PKW-Besitz und Wohnsituation, welche mittels statistischer Methoden ermittelt werden. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 50+ Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Kreuzfahrten, Kultur und Werte, Nachrichten, Lineares Fernsehen, Printzeitschriften und Radio, Kochen und Genuss, und Bücher aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 30-49 Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Weiterbildung und Jobsuche, Weiterbildungsreisen, Fernreisen, Kultur (Konzerte, Theater), Businesstrips, keine Kinder (double income no kids), Home-Office aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein Interesse an Nachhaltigkeit, Umweltschutz und Klimawandel aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 30-49 Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Eigentum, Kochen, Erziehung, Familienurlaub und Versicherung aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 45+ Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Kapitalanlage, hohes Einkommen, Finanzinteresse, Luxusautos, Schmuck, Luxury Lifestyle, und Reisen aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 16-29 Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Vorbereitung für das Berufsleben (Studium, Ausbildung), Technologie & Digital Affin, Musikinteresse, Kurztrips (Städtereisen & Camping, Adventure, Backpacking), Podcasts und Streaming aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 20-39 Jahre alt sind und Interesse an Themen wie Familienausflüge, Lokalverbundenheit /Ortsgebundenheit, und Autointeresse (SUV, Kombi) aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die größtenteils 20-39 Jahre alt sind und Interesse an Themen wie berufliche Weiterbildung, Karriereambitionen, Autointeresse (Gebrauchtwagen, Kleinwagen), Finanzen und Investment aufweisen. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einem Haus-/Wohnungskauf 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 dem Thema effizientes und energieeffizientes Wohnen 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 Haus-/Wohnungskredit 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 dem Thema Hausbau 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 Umzug 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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