根据测试结果，对广告投放进行优化调整，例如调整广告内容、投放渠道、投放时间等，以提高广告点击率和转化率。例如，根据实际点击率和转化率的变化，对模型进行调整和重新训练，以保持模型的准确性和预测性能。
利用数据挖掘优化广告投放效果可以使用以下方法探讨：
1. 数据收集与清洗：首先，收集广告相关的数据，包括广告费用、点击率、转化率等信息。然后，对收集到的数据进行清洗，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据探索与分析：通过可视化和统计分析等方法，对广告数据进行探索和分析，找出广告投放中存在的问题和机会。例如，通过分析不同广告渠道和时间段的点击率和转化率之间的关系，可以了解哪些广告渠道和时间段对于实现具体目标更有效。
3. 特征工程与模型建立：根据广告投放的目标和数据特点，对数据进行特征工程，将原始数据转化为能够更好地描述广告特征和影响广告效果的特征。然后，建立合适的机器学习模型，例如分类模型、回归模型等，利用历史数据训练模型，并用新的待投放广告数据进行测试和验证，找出最佳投放策略。
4. A/B测试与优化：通过A/B测试，将投放策略分为多组，分别进行测试和比较，评估不同投放策略的效果，找出最佳策略。根据测试结果，对广告投放进行优化调整，例如调整广告内容、投放渠道、投放时间等，以提高广告点击率和转化率。
5. 实时监测与调整：通过实时监测广告效果数据，了解广告投放的实际表现，及时调整广告策略和计划。例如，根据实际点击率和转化率的变化，对模型进行调整和重新训练，以保持模型的准确性和预测性能。
综上所述，利用数据挖掘优化广告投放效果可以通过数据收集与清洗、数据探索与分析、特征工程与模型建立、A/B测试与优化以及实时监测与调整等方法来实现。这些方法可以帮助广告主在投放广告时更好地理解广告数据和优化广告策略，提高广告投放效果。