需要注意的是，网站广告分析预测用户行为与趋势是基于大数据分析和机器学习技术，需要有足够的数据量和质量来支持准确的预测结果。
网站广告分析可以通过收集和分析用户的点击、浏览、购买等行为数据来预测用户行为与趋势。以下是一些常见的方法：
1. 用户行为分析：利用网站统计工具或数据分析平台，收集用户的访问路径、停留时间、转化率等行为数据，然后利用数据挖掘和机器学习技术进行分析。通过分析用户的行为模式，可以预测用户的下一步行为，比如购买、点击广告等。
2. 用户兴趣和偏好分析：通过用户的浏览历史、点击行为等数据，分析用户的兴趣和偏好，比如用户对某个特定品牌、产品或主题的偏好程度。然后根据这些信息，预测用户可能感兴趣的广告内容，以提高广告的点击率和转化率。
3. 潜在用户分析：通过用户在网站上的行为数据，可以推断用户的潜在需求和购买意向。比如，通过用户在网站上搜索和浏览的关键词，可以得知用户对某个产品或服务的需求程度，从而预测用户未来可能的购买行为。
4. 趋势预测：通过大规模的数据分析和机器学习模型，可以识别出用户行为和需求的趋势。比如，通过对大量用户数据的分析，可以得知某个产品或服务在市场上的趋势，从而帮助企业预测市场需求的变化，并做出相应的调整和决策。
需要注意的是，网站广告分析预测用户行为与趋势是基于大数据分析和机器学习技术，需要有足够的数据量和质量来支持准确的预测结果。此外，还需要保护用户隐私，并遵守相关法律和规定。