同时，将不同渠道的数据整合到一起，以便进行统一的分析。定期评估广告投放效果，及时发现问题并进行优化。
通过广告数据分析优化投放效果的主要步骤包括：
1. 收集广告数据：从各种渠道获取广告数据，包括点击率、转化率、广告费用、关键词排名等等。数据收集可以通过自动跟踪工具、数据导出接口以及广告平台的分析工具等方法来实现。
2. 数据清洗和整理：对收集到的数据进行清洗工作，包括去除重复数据、修复缺失值、处理异常值等。同时，将不同渠道的数据整合到一起，以便进行统一的分析。
3. 数据分析和挖掘：利用统计分析方法和数据挖掘技术对广告数据进行分析，找出其中的规律和趋势。常用的数据分析方法包括相关性分析、回归分析、聚类分析、时间序列分析等等。
4. 优化投放策略：根据数据分析的结果，对广告投放策略进行优化。比如，针对点击率低的广告，可以针对性地改写广告文案或者更换关键词；针对转化率低的广告，可以优化落地页设计或者改进购买流程等。
5. A/B测试：对优化后的投放策略进行验证，比较不同策略的效果差异。通过A/B测试可以确定最佳的广告投放策略。
6. 监测和调整：持续监测广告数据，并根据监测结果进行相应的调整。定期评估广告投放效果，及时发现问题并进行优化。
以上是通过广告数据分析优化投放效果的一般步骤，具体的操作方法可以根据具体情况进行调整和完善。