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 Golf aufweisen. 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 überdurchschnittlich hohem Interesse an Eishockey. 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 am Fahrradfahren 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 Motorsport, Rallyes, Autorennen und Sportwagen, Motorrädern, Motorcross und Quads aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.i
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Sportevents, Sportnews und -berichterstattung 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 Themen rund um die NFL aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens 2 Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer, die sich in der Themenwelt der Olympischen Spiele bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an der Premier League 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 sich in der Themenwelt der Smartwatches & Fitnesstracker bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Sportthemen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Frauenfussball. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.
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Beinhaltet Nutzer mit überdurchschnittlich hohem Interesse an Frauensport und Frauen-Mannschaften. 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 Yoga und Pilates 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 angeben, eine eigene Wohnung zu besitzen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, eine eigene Wohnung oder ein eigenes Haus zu besitzen. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, das Haushaltsbudget zu verwalten. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, Haupteinkommensbezieher im Haushalt zu sein. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, Schüler zu sein. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, im Ruhestand zu sein. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, Student zu sein. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die angeben, Praktikant oder Auszubildender zu sein. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Umfragedaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Action-Filmen 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 Adventurefilmen 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 Serien und Filme auf Amazon Prime 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 Filmen und Serien auf Amazon Prime 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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