要使大数据多推送广告信息，需要结合技术手段、用户体验和数据分析等多方面的策略。以下是一些可能的方法：
1. 数据挖掘与分析：利用机器学习和自然语言处理技术，从用户行为数据中提取有价值的信息，如购物习惯、搜索历史、点击率等。通过这些信息，可以推断出用户的兴趣和需求，从而推送更符合他们兴趣的广告内容。
2. 个性化推荐算法：开发或使用现有的个性化推荐系统，根据用户的行为和偏好，为他们推荐相关的广告产品。这种推荐系统可以基于用户的浏览历史、购买记录、社交媒体活动等多种数据源进行优化。
3. 实时数据处理：利用流处理技术，对用户行为数据进行实时分析和处理，以便快速响应用户需求的变化。这样可以减少等待时间，提高用户体验。
4. 动态调整广告投放策略：根据用户的行为和反馈，动态调整广告的投放频率、时间和目标群体。例如，如果某个广告产品的转化率较高，可以增加对该产品的投放；反之，则减少投放。
5. 多渠道整合：将不同的广告渠道（如社交媒体、搜索引擎、电子邮件等）的数据整合起来，形成一个全面的用户画像。这样可以更准确地定位目标用户，提高广告的有效性。
6. 用户参与度分析：通过分析用户在广告中的互动情况（如点击率、停留时间、转发次数等），了解用户对广告内容的接受程度和喜好。这有助于优化后续的广告推送策略。
7. 法律合规性：确保广告推送策略符合相关法律法规，避免侵犯用户隐私和造成用户反感。例如，不要过度收集用户信息，不要使用误导性的语言等。
8. 持续优化：不断测试和优化广告推送策略，根据实际效果调整参数。通过收集用户反馈和性能数据，不断改进算法和推送方式。
9. 跨平台合作：与电商平台、应用开发者等合作伙伴建立合作关系，共享用户数据，共同优化广告推送效果。
10. 激励机制：设计合理的激励机制，鼓励用户积极参与广告推送过程。例如，可以通过积分兑换、优惠券等方式，让用户感受到广告推送的价值。
总之，要让大数据多推送广告信息，需要综合运用多种技术和方法，同时关注用户体验和数据安全，不断优化广告推送策略。
