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 dem traditionellen Milieu zugehörig sind: Die Sicherheit und Ordnung liebende ältere Generation: verhaftet in der kleinbürgerlichen Welt bzw. traditionellen Arbeiterkultur; anspruchslose Anpassung an die Notwendigkeiten; steigende Akzeptanz der neuen Nachhaltigkeitsnorm; Selbstbild als rechtschaffene kleine Leute. Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten der Sinus Milieus. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer von sozialen Netzwerken. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens eine der Plattformen YouTube, Facebook, , Pinterest, Instagram oder Twitter besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Kommunikationstools aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens fünf Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Home-Office aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 am Thema Home-Office aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 7 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 Home-Schooling aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens fünf Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Mundschutzen aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens fünf Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Black-Week Sale Angeboten aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 Black Friday und Black Week aufweisen und in Österreich leben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Weihnachten aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 Weihnachtsdekoration aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 30 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 Weihnachtsgeschenken und Geschenkideen aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Weihnachten 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, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Weihnachtsmärkten aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 Weihnachtsmärkten 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, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einem nachhaltigen Weihnachtsfest aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens eine Webseite zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an nachhaltigen Weihnachten 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, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Cyber Monday Angeboten aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 Cyber Monday 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, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Spendenaktionen aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 überdurchschnittliches Interesse an Themen rund um DIY Ideen zu Ostern wie beispielsweise Osterkörbchen, Ostereierdekoration, Osterdekoration und anderen Basteleien haben. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Silvester aufweisen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. 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 Fitness, Kraftsport und einer gesunden Lebensweise, speziell im Winter 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 Gesundheit und Fitness 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, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Laufen, Klettern, Fahrradfahrern und weiteren unterschiedlichen Sportarten sowie an entsprechenden Sportartikeln aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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