需要注意的是，在使用神经网络优化广告投放策略时，要遵守相关的法律法规和隐私保护政策，确保用户隐私的安全。
要利用神经网络来优化广告投放策略，可以采取以下步骤：
1. 数据收集和预处理：收集广告相关的数据，包括用户的特征、广告素材的信息以及广告投放后的效果数据。对数据进行预处理，包括去噪、归一化等。
2. 特征工程：根据广告投放的需求，选择适当的特征。这些特征可以包括用户的基本信息、历史行为、上下文环境等。
3. 构建神经网络模型：根据广告投放的目标，设计适当的神经网络模型。可以使用全连接神经网络、卷积神经网络或者循环神经网络等。
4. 训练神经网络模型：使用收集到的广告数据集，将数据分为训练集和测试集，使用训练集数据来训练神经网络模型。可以使用反向传播算法和优化算法来优化模型参数。
5. 模型评估和调优：使用测试集数据来评估训练好的神经网络模型的性能。如果模型的性能不理想，可以调整模型结构、调整超参数或者采集更多的数据进行再次训练。
6. 广告投放策略优化：根据训练好的神经网络模型，预测用户点击或者购买的概率，并根据预测结果来优化广告投放策略。例如，可以调整广告展示的顺序、选择合适的广告主题或者调整广告投放的时间。
7. 持续迭代和优化：广告投放策略优化是一个持续迭代的过程。可以根据实时数据对模型进行重新训练，并不断地优化广告投放策略，以提高广告效果和ROI（投资回报率）。
需要注意的是，在使用神经网络优化广告投放策略时，要遵守相关的法律法规和隐私保护政策，确保用户隐私的安全。