常见的模型包括回归分析、时间序列分析、预测模型等。定期进行数据分析和评估，及时调整广告投放策略。根据评估结果，进一步优化广告投放策略，持续提高广告效果。
要通过数据分析提高广告投放的效果，可以采取以下步骤：
1. 确定目标：明确广告投放的目标是什么，例如提高品牌曝光度、增加销售量或改善转化率等。
2. 收集数据：收集相关广告数据，包括广告花费、点击率、转化率和投放渠道等。可以使用工具如谷歌分析、Facebook广告管理平台等来获取数据。
3. 数据清洗与整理：对收集到的数据进行清洗，排除无效或错误的数据，并将数据整理成可分析的格式，例如创建数据表或建立数据模型。
4. 数据探索与分析：对数据进行探索性分析，发现潜在的关联和趋势。可以使用统计方法或数据可视化工具，如表格、图表、趋势图等来呈现分析结果。
5. 建立模型：根据目标和分析结果，建立合适的模型来评估广告效果。常见的模型包括回归分析、时间序列分析、预测模型等。
6. 优化广告投放策略：根据模型的评估结果，对广告投放策略进行优化。可以尝试不同的广告文案、目标受众、投放时间等来寻找最佳组合。
7. 实施优化措施：根据优化策略进行广告投放，并持续监测和更新数据。定期进行数据分析和评估，及时调整广告投放策略。
8. 结果评估：通过比较广告投放前后的数据变化，评估广告投放的效果。根据评估结果，进一步优化广告投放策略，持续提高广告效果。
总结来说，通过数据分析可以帮助广告主了解广告投放效果，并根据分析结果优化广告投放策略，从而提高广告投放的效果。