Predictive Behavioral Targeting (=PBT) ist eine Weiterentwicklung des Behavioral Targeting und kombiniert die Online-Nutzungsdaten mit weiteren Datenquellen, häufig z. B. aus Online-Befragungen.
Durch spezielle Algorithmen und Verfahren aus dem machine learning werden dann statistische Profile generiert, die für die Werbung relevante Informationen enthalten, z.B. über Produktinteressen, Lifestyle oder andere Präferenzen. Auf diesem Weg können aber auch soziodemographische Daten hochgerechnet werden – so ist es dann z.B. einer normalen Website ohne Registrierungsdaten o.ä. möglich Online-Kampagnen an Frauen mit Interesse für Reisen auszuliefern.
Nähere Informationen finden sich auch hier.