对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。可以使用机器学习算法如决策树、支持向量机等进行预测，并根据模型的预测结果进行调整和优化。可以使用监督学习算法进行实时预测和调整，以提高广告的点击率和转化率。根据实验结果确定是否采用优化后的模型。通过以上步骤，可以利用数据挖掘技术优化广告投放效果，并提高广告的点击率、转化率和销售额等关键指标。
使用数据挖掘技术优化广告投放效果可以通过以下几个步骤来实现：
1. 定义目标：首先要明确广告投放的目标，例如提高点击率、提高转化率或提高销售额等。
2. 数据收集与整理：收集广告投放相关的数据，包括广告点击数据、转化数据、用户行为数据等。对数据进行清洗和整理，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据探索与分析：使用数据挖掘技术对数据进行探索和分析，挖掘出隐藏在数据中的规律和模式。通过数据挖掘算法，可以找出影响广告投放效果的关键因素，例如用户特征、广告创意等。
4. 建立预测模型：根据数据挖掘的结果，建立预测模型来预测广告投放的效果。可以使用机器学习算法如决策树、支持向量机等进行预测，并根据模型的预测结果进行调整和优化。
5. 实时监测与优化：在广告投放过程中，不断地监测广告效果，并根据实时数据进行调整和优化。可以使用监督学习算法进行实时预测和调整，以提高广告的点击率和转化率。
6. A/B测试：通过A/B测试来验证优化效果。将广告投放分为两个群组，分别应用优化后的模型和原有模型，并比较两组的广告效果。根据实验结果确定是否采用优化后的模型。
通过以上步骤，可以利用数据挖掘技术优化广告投放效果，并提高广告的点击率、转化率和销售额等关键指标。这样可以提高广告主的ROI（投资回报率），同时也提升用户体验和满意度。