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 generellen Reisethemen 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 sich in der Themenwelt der Reisen nach Deutschland, Österreich & in die Schweiz bewegt haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von gutefrage.net. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer der Kategorie Best Ager im Alter >65 Jahre, die dank guter Altersabsicherung ihre Zeit ganz der Entdeckung neuer Reiseziele widmen können. Beliebt sind organisierte Rundreisen, Kreuz-fahrten & Studienreisen. Sie legen Wert auf gutes Essen und gehobene Unterkünfte. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die Wert auf hochwertigen Genuss von Regionalem, Besuch von Sehenswürdigkeiten und die Nutzung von Wellness-Angeboten legt. Die Zielgruppe befindet sich im Alter zwischen 35-65 Jahren. Meist reisen sie mehrmals pro Jahr und verfügen über ein hohes HHNE. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einer Harz-Reise 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 einer Reise 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.
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Beinhaltet Nutzer der Kategorie Best Ager (65-75 Jahre), die ihre Freizeit in der Natur, mit Landurlaub oder in den Bergen verbringen. Beliebt sind hier auch Wintersport, sonstiger Aktivsport wie Klettern/Mountainbike und insbesondere das Wandern. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
Verfügbar auf diesen DSPs:
Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Ferienhäusern und -wohnungen 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, die ihren Urlaub gern im Heimatland verbringen, was häufig auf das durchschnittliche HHNE zurückzuführen ist. Typisch ist Landurlaub oder Städtereisen. Beliebt ist der Genuss von Regionalem, das Nachtleben und das Einkaufen in dieser meist 50+ Zielgruppe. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Flügen, Hotels, Urlaubs- und individueller Reiseplanung wie Backpacking und Camping aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 14 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben.l
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einer Übersee-Reise 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 Last-Minute und kurzfristigen Reiseangeboten 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 die überdurchschnittlich hohes Interesse an Luxusurlaub und luxurösen Reisen haben. 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, die einen Freizeit-aufenthalt in der Natur als wichtigen Ausgleich empfinden. Für die typischen Aktivitäten bedarf es spezieller Kleidung und passendem Equipment. Dabei sind Naturfans oft älter als 55 Jahre und meist zu Zweit unterwegs. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Reisethemen zu Nordamerika 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, die sich in der Themenwelt der Reisen nach Nordamerika 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 Mietwagen 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.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an einem Urlaub in Skandinavien 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 Reisethemen zu Südamerika 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, die sich in der Themenwelt der Reise nach Südamerika 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 regelmäßigen Bahnreisen aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten sieben Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die gern Aktivurlaub im kalten Weiß verbringen. Die Zielgruppe ist überwiegend im Alter 45+. Dabei wird auf hochwertiges Equipment und auf komfortable Unterbringung wertgelegt. Entsprechend verfügen diese Personen über ein hohes HHNE. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von adality. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Interesse an Reisen über 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 Winterurlaub 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 Tourismus und Gastronomie als Industrie im XING Profile angegeben haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Daten von XING. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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