So verkündet das Unternehmen Bewegungsströme von Personen mit gewissen Merkmalen vorhersagen und für das Targeting nutzbar machen zu können. Dazu verbindet Adsquare Zielgruppen-, Bewegungs- sowie Ortsdaten und erschafft daraus Indexe, an welchem Ort bestimmte Personengruppen im Verhältnis überproportional hoch vertreten sind. Konkret ergeben sich daraus Informationen wie: “Montags um 15.00 Uhr sind innerhalb dieses Häuserblocks überwiegend Frauen mit hohem Haushaltseinkommen unterwegs” – ein Hinweis, der vielleicht für Luxusmarken interessant wäre.

Herkömmliches Geotargeting konnte diese Informationen beispielsweise mithilfe von Zensus-Daten zwar auch liefern, aber nur auf PLZ-Niveau und außerdem nicht zu einem derart überwiegenden Verhältnis. So ist etwa 70 Prozent Frauenanteil auf PLZ-Ebene zu erhalten utopisch. Targeting auf Basis von Location Data ist ebenfalls nicht neu, doch kommt nun die Zeitkomponente hinzu, wobei Adsquare die Segmente stündlich aktualisiert.

In Kombination mit DOOH ergibt sich so die Möglichkeit gezielt im Umkreis einer Stele zu den Zeiten zu werben, in denen die gewünschte Zielgruppe vor Ort ist. Die Außenwerbung wird somit zumindest in der Theorie relevanter. Eine andere Option wäre der Einkauf von entsprechendem In-App-Inventar auf mobilen Geräten anhand des Standortkontextes. Da die Indexe auf historischen Daten basieren, ist für das Targeting in dem Moment nicht unbedingt ein Identifier wie eine Mobile-ID oder ein Cookie erforderlich. Die Technologie reichert die in der Angebotsanfrage gesendeten Koordinaten von mobilen Geräten oder DOOH-Screens in Echtzeit mit den Geodaten an.

Die ersten Tests mit Außenwerbern liefen bereits, jetzt wird das Produkt “Audiences in Motion” ausgerollt. Im zweiten Schritt sollen Advertiser dazu in der Lage sein, neben den soziodemographischen Attributen wie Geschlecht und Alter auch Interessendaten für das Targeting einzusetzen.