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 der Altersgruppe 65+. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Hard Fact Daten der emetriq Dataprovider (adality, Payback und Telekom). Diese werden mit dem Bewegungsverhalten der Vermarkterdaten gematched und bilden die Grundlage für die Modelle. Mittels Lookalike Modellierung erfolgt die Hochrechnung. Dieses Segment ist für Kampagnen mit äußerst präzisen Zielen konzipiert.
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Beinhaltet Nutzer im Alter von 70+. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Informationen über das Geburtsjahr durch die Adality Datenbank. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens 5 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die überdurchschnittlich hohes Kaufinteresse für die besagte Automarke aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 30 Tagen mindestens 7 Websiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten von mobile.de. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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Beinhaltet Nutzer, die ein überdurchschnittlich hohes Interesse für die Marke Land Rover aufweisen. Der Nutzer muss in den letzten 7 Tagen mindestens zwei Webseiten zu dem entsprechenden Thema besucht haben. Die Grundlage zur Hochrechnung bilden Bewegungsdaten. Die Hochrechnung erfolgt mittels Lookalike-Modellierung.
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