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Werbeinteressen für Retail

Facebook- und Instagram-Targeting-Interessen zu Retail, mit Zielgruppengrößen aus der Meta-API.

78 Interessen gefunden Quelle: Meta API
Interessenname Zielgruppengröße
Privatkundengeschäft (Bankwesen) 23.764.328 - 27.946.850
Einzelhandel (Industrie) 713.008.299 - 838.497.760
Online-Shopping (Einzelhandel) 1.347.410.025 - 1.584.554.190
AEON Retail Malaysia 435.493 - 512.140
Alkoholhändler (Alkoholische Getränke) 850.340 - 1.000.000
Argos (retailer) 5.425.136 - 6.379.960
Armbanduhr (Accessoires) 233.406.666 - 274.486.240
Audiogerätemarken und -händler (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Bass Anglers Sportsman Society 960.272 - 1.129.280
Bekleidungsmarken für Damen (Bekleidung) 850.340 - 1.000.000
Bekleidungsmarken für Herren (Bekleidung) 850.340 - 1.000.000
Bekleidungsmarken und -händler (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Billionaire Boys Club (clothing retailer) 1.591.113 - 1.871.150
Bohus (retailer) 361.445 - 425.060
Boutique-Händler für Damenbekleidung (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Buckle (clothing retailer) 555.204 - 652.920
Celio (retailer) 1.242.500 - 1.461.180
Charlotte Russe (clothing retailer) 792.814 - 932.350
Chico's (clothing retailer) 35.020.484 - 41.184.090
Colliers International 397.891 - 467.920
Croma Retail 734.770 - 864.090
DFS (British retailer) 887.755 - 1.044.000
Dixons Retail 487.517 - 573.320
Dreams (bed retailer) 34.583 - 40.670
E-Commerce-Websites (Website) 850.340 - 1.000.000
Einzelhandelskonzerne (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Ernest Jones (retailer) 72.108 - 84.800
Evans (clothing) 144.889 - 170.390
Express (Unternehmen) 5.406.947 - 6.358.570
Extra (retail) 39.092.066 - 45.972.270
Falabella (retail store) 29.506.921 - 34.700.140
Fanatics (sports retailer) 935.450 - 1.100.090
Finish Line, Inc. 385.816 - 453.720
Game (retailer) 586.462 - 689.680
Gamers Retail 314.260 - 369.570
Garage (clothing retailer) 124.132.474 - 145.979.790
Goldsmiths (retailer) 25.493 - 29.980
Habitat 286.263 - 336.646
Haushaltswarenhändler (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Heal's 64.421 - 75.760
Hudson’s Bay 2.046.003 - 2.406.100
Händler für Bastelbedarf (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Damenbekleidung (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Herrenbekleidung (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Musikinstrumente (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Unterhaltungselektronik (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Videospiele (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Händler für Wohnungseinrichtung (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Höffner 586.045 - 689.190
Jaeger (clothing) 8.137 - 9.570
Jewellery store 5.487.066 - 6.452.790
Kaufhaus (Einzelhandel) 87.835.314 - 103.294.330
Lush Retail 30.567.712 - 35.947.630
Marken und Händler für Haushaltsgeräte (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Marken und Händler für Wohnraumdekoration (Einzelhandel) 850.340 - 1.000.000
Micromania (video game retailer) 598.596 - 703.950
Musikhaus Thomann 618.903 - 727.830
Online-Shopping-Websites (Websites) 850.340 - 1.000.000
Outdoor (Aktivitäten im Freien) 65.542.515 - 77.077.998
Outdoor Retailer 16.989 - 19.980
PC World (retailer) 268.647 - 315.930
Pantaloons Fashion & Retail 176.513 - 207.580
París (retail) 16.632 - 19.560
Reliance Retail 999.396 - 1.175.290
Retail foreign exchange trading 287.542 - 338.150
RetailMeNot 5.386.760 - 6.334.830
Schlafzimmermöbel (Möbel/Heim-Deko) 16.067.287 - 18.895.130
Spar 6.586.122 - 7.745.280
Spencer's Retail 2.484.294 - 2.921.530
Spielbank (Glücksspiel) 88.383.971 - 103.939.550
Supermarkt (Lebensmittelhändler) 235.745.816 - 277.237.080
The Children's Place 1.514.115 - 1.780.600
Very (online retailer) 6.684.421 - 7.860.880
Wholesale and Retail (constituency) 10.517.755 - 12.368.880
Zara (Einzelhändler) 129.542.609 - 152.342.109
Zavvi (retailer) 724.515 - 852.030
range 1.304.583 - 1.534.190
theory 478.860 - 563.140

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Retail-Interessen in Ihren Kampagnen nutzen

  • Mehrere verwandte Interessen kombinieren, um breitere, aber relevante Zielgruppen zu erstellen
  • Verschiedene Interessenkombinationen testen, um die reaktionsfähigsten Segmente zu finden
  • Interessenschichtung mit Demografie und Verhaltensweisen für präzises Targeting verwenden
  • Mit breiteren Interessen beginnen und anhand von Leistungsdaten einschränken

Überlegungen zur Zielgruppengröße

Die angezeigten Zielgruppengrößen sind Näherungswerte aus der Meta-API. Kleinere Zielgruppen bieten möglicherweise präziseres Targeting, können aber die Reichweite einschränken, während größere Zielgruppen mehr Sichtbarkeit bieten, aber weniger spezifisch sein können.