利用数据分析工具对数据进行深入分析，找出广告优化的潜在问题和改进的空间。将广告创意、定位等进行对比实验，通过对比不同组别的数据，找出最有效的策略。例如，可以使用智能竞价工具来自动调整广告出价，以提高效果和转化率。重视每一次投放的数据，积累经验并不断改善广告投放效果。
要以数据为中心实现广告优化与转化率提升，可以采取以下步骤：
1. 设置明确的目标和指标：确定广告优化的具体目标和可衡量的指标，如转化率、点击率、ROI等，这将作为衡量广告效果的依据。
2. 数据收集和分析：收集广告投放过程中的数据，包括点击量、转化量、成本等。利用数据分析工具对数据进行深入分析，找出广告优化的潜在问题和改进的空间。可以使用工具如Google Analytics、Facebook Ads Manager等进行数据收集和分析。
3. 定义关键指标和影响因素：根据数据分析的结果，找出对广告效果影响最大的指标和因素，如广告创意、定位、目标受众等。将这些关键指标和影响因素具体化，并制定可操作的改进策略。
4. A/B测试：针对关键指标和影响因素，进行A/B测试以验证不同策略的效果。将广告创意、定位等进行对比实验，通过对比不同组别的数据，找出最有效的策略。
5. 实时监测和调整：将数据分析和A/B测试的结果应用到实际广告投放中，实时监测广告效果，并根据数据反馈进行调整。持续迭代和优化广告策略，以提高转化率和广告ROI。
6. 使用自动化工具和机器学习：利用自动化工具和机器学习算法，对广告投放过程进行优化和自动化。例如，可以使用智能竞价工具来自动调整广告出价，以提高效果和转化率。
7. 数据驱动的决策：将数据作为决策的依据，通过数据分析和实验结果来指导广告优化策略的制定和调整。重视每一次投放的数据，积累经验并不断改善广告投放效果。
通过以上步骤，可以以数据为中心实现广告优化与转化率提升，提高广告投放效果和ROI。