通过挖掘用户的购买模式、频次和金额等信息，可以揭示用户的潜在需求。例如，可以根据用户的兴趣爱好向其推荐相关产品，或根据用户的购买历史向其推荐相似产品。通过以上方案，可以挖掘用户的潜在需求，提高广告的点击率和转化率，从而提升电子商务广告的效果。
电子商务广告优化的最佳方案应该包括以下步骤：
1. 了解目标受众：首先，需要深入了解目标受众的特征，包括年龄、性别、地理位置、兴趣爱好、购买习惯等。可以通过市场调研、数据挖掘和分析等方式来获取这些信息。
2. 分析用户数据：利用用户的历史购买数据和行为数据，进行数据分析和建模，找出用户的消费倾向和偏好。通过挖掘用户的购买模式、频次和金额等信息，可以揭示用户的潜在需求。
3. 运用人工智能技术：利用人工智能技术，如机器学习和自然语言处理等，对用户文本、评论、搜索关键词等数据进行情感分析和主题提取，识别用户的情感需求和问题，进一步挖掘用户的潜在需求。
4. 制定个性化推荐策略：根据用户的特征和潜在需求，制定个性化推荐策略。例如，可以根据用户的兴趣爱好向其推荐相关产品，或根据用户的购买历史向其推荐相似产品。
5. 运用A/B测试：通过A/B测试来评估不同广告创意和推荐策略的效果，找到最有效的广告形式和推荐方式。
6. 定期优化和更新：定期监测广告效果和用户反馈，根据数据分析和用户反馈，调整和优化广告创意和推荐策略，保持与用户需求的匹配度。
通过以上方案，可以挖掘用户的潜在需求，提高广告的点击率和转化率，从而提升电子商务广告的效果。