在研究影响广告效果的众多因素时，主要目的是识别和提取出哪些因素对广告效果有显著影响。针对这一问题，我们可以考虑以下几种方法：

- **A: 参数检验**
通常用于检验样本参数与总体参数的关系，或者对比不同样本之间的参数差异，主要适用于比较分析，而非揭示主要影响因素。

- **B: 方差分析**
适合用于比较多个组之间的均值差异，帮助判断某个因素是否对结果有显著影响。但是，它主要用于单变量或多变量的比较，不能直接用于识别多个潜在因素。

- **C: 聚类分析**
用于将对象根据特征分成不同的组，通常用于市场细分，而不是识别影响因素。

- **D: 因子分析**
因子分析是一种统计方法，旨在将多个观察变量归入少数潜在变量（因素），从而揭示出隐藏的结构。它适用于从众多变量中找出最具代表性的因子，这些因子可能是广告效果的主要影响因素。

基于以上分析，**D: 因子分析** 是最适合用于识别影响广告效果的主要因素的方法。因子分析可以帮助研究者归纳出广告效果的主要影响因素，通过减少变量的数量来揭示数据内部的结构关系。