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TVision research validates the impact of App Science’s data-powered audience segments, exclusive to Sabio
TORONTO, Jan. 13, 2026 /PRNewswire/ — Sabio Holdings (TSXV: SBIO) (OTCQB: SABOF) (the „Company“ or „Sabio“), a Los Angeles-based ad-tech company specializing in helping top global brands reach, engage, and validate (R.E.V.) streaming TV audiences, today announced that App Science™ audience segments used in Sabio campaigns gained higher levels of attention than the CTV average in the same period.
According to multiple research reports conducted by TVision, campaigns for a telecommunications company using App Science’s audiences consistently exceeded CTV averages for attention and attention-to-duration. The reports also found that Sabio-placed inventory was more likely to be seen in co-viewing situations than „premium“ inventory.
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Es ist gut zu sehen, dass Sabio Holdings (OTCQB: SABOF) seine Ergebnisse transparent macht. Ich bin gespannt, ob diese Daten langfristig zu einer höheren Effizienz in CTV-Kampagnen führen.
Die Betonung auf die Validierung der Streaming-TV-Zielgruppen ist wichtig, da es in diesem Bereich oft an Transparenz mangelt. Welche Methoden verwendet Sabio zur Validierung?
Die Tatsache, dass Sabio Holdings (TSXV: SBIO) diese Ergebnisse veröffentlicht, zeigt ein starkes Vertrauen in die Effektivität ihrer App Science™ Technologie. Wie detailliert sind die Daten, die TVision für diese Vergleiche verwendet hat?
Ein höherer Aufmerksamkeitsgrad und eine bessere Attention-to-Duration sind natürlich wünschenswert. Aber wie wird „Aufmerksamkeit“ in den TVision-Berichten konkret gemessen?
Die Verwendung von App Science™ scheint die Effizienz von CTV-Kampagnen zu verbessern. Wie unterscheidet sich die Technologie von anderen Targeting-Methoden?
Ich bin skeptisch, ob ein höherer Aufmerksamkeitsgrad automatisch zu besseren Geschäftsergebnissen führt. Gibt es Daten, die einen direkten Zusammenhang zwischen der App Science™-Nutzung und dem ROI zeigen?
Die Fokussierung auf das R.E.V.-Modell (Reach, Engage, Validate) von Sabio scheint sich auszuzahlen, wenn man die TVision-Ergebnisse betrachtet. Ich frage mich, ob diese Ergebnisse auf alle Branchen übertragbar sind.
Die Aussage, dass Sabio-Inventar in Co-Viewing-Situationen besser abschneidet, könnte ein wichtiger Faktor für Werbetreibende sein, die eine breitere Zielgruppe erreichen wollen. Wie groß ist der Unterschied im Vergleich zu Premium-Inventar?
Als jemand, der im Bereich Ad-Tech arbeitet, finde ich die Idee, datengestützte Zielgruppen zu nutzen, um die Aufmerksamkeit zu steigern, sehr vielversprechend. Gibt es Informationen darüber, welche Art von Daten App Science™ verwendet?
Die Erwähnung von Attention-to-Duration ist entscheidend. Es reicht nicht aus, Aufmerksamkeit zu erregen, sie muss auch über einen längeren Zeitraum gehalten werden. Wie wird dieses Verhältnis gemessen?
Die Fokussierung auf datengestützte Zielgruppen ist ein klarer Trend in der Werbebranche. App Science™ scheint hier einen wichtigen Beitrag zu leisten. Welche Art von Datenanalyse wird eingesetzt?
Gute Frage! Es wäre interessant zu wissen, ob es sich um First-Party-, Second-Party- oder Third-Party-Daten handelt, und wie diese kombiniert werden.
Die TVision-Studie, die einen höheren Aufmerksamkeitsgrad für App Science™-Zielgruppen im Vergleich zum CTV-Durchschnitt feststellte, ist bemerkenswert – besonders im Hinblick auf die Kampagnen für das Telekommunikationsunternehmen.
Es ist interessant, dass Sabio-geschaltete Werbung in Co-Viewing-Situationen häufiger gesehen wird als „Premium“-Inventar. Könnte das darauf hindeuten, dass die Zielgruppenansprache von App Science™ die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass mehrere Personen gleichzeitig zuschauen?
Ich finde es gut, dass Sabio Holdings in Toronto ansässig ist, aber in Los Angeles operiert. Das zeigt eine gewisse Flexibilität und globale Ausrichtung.
Die Ergebnisse für das Telekommunikationsunternehmen sind vielversprechend, aber es wäre interessant zu sehen, wie App Science™ in anderen Branchen abschneidet. Gibt es Pläne für weitere Fallstudien?
Die Veröffentlichung der Ergebnisse im Januar 2026 ist etwas ungewöhnlich – warum so weit in der Zukunft? Ist das ein Fehler im Artikel oder eine geplante Ankündigung?
Die Tatsache, dass die Studie von TVision durchgeführt wurde, verleiht den Ergebnissen Glaubwürdigkeit. Ist TVision ein unabhängiges Forschungsinstitut?