例如，对于年轻人可以采用激动人心的视频广告，对于家庭主妇可以采用实用性强的文字广告。因此，在优化广告类型选择同时，还需要综合考虑其他因素来提高广告的效果和回报。
要通过用户数据分析来优化广告类型选择，可以按照以下步骤进行：
1. 收集用户数据：收集用户的基本信息（如年龄、性别、地理位置等）和行为数据（如购买记录、浏览历史等）。
2. 分析用户数据：通过数据分析工具（如Google Analytics、Facebook Insights等）对收集的用户数据进行分析，找出潜在的用户群体和他们的兴趣偏好。
3. 制定广告策略：根据用户数据分析的结果，制定不同的广告策略针对不同的用户群体。例如，对于年轻人可以采用激动人心的视频广告，对于家庭主妇可以采用实用性强的文字广告。
4. 测试广告效果：在不同的平台上测试不同类型的广告，并监测广告的点击率、转化率和ROI等指标，以评估广告的效果和回报。
5. 优化广告选择：根据测试结果，分析哪种广告类型获得了最好的效果，并对广告类型进行调整和优化。可以通过A/B测试等方式进一步优化广告选择。
需要注意的是，用户数据分析只是优化广告类型选择的一部分，因为广告效果还受到其他因素的影响，如广告内容、投放平台等。因此，在优化广告类型选择同时，还需要综合考虑其他因素来提高广告的效果和回报。