Super Ads /
MS | TUMMYTUCK 31
Period
Data through
30 ก.ค. 2026
refreshed 2x/day
Score คิดยังไง?
Score 0-100 คิดจาก 5 ส่วนเทียบกับ median ของ cohort (campaign อื่นๆ ใน filter หรือ ads ใน campaign เดียวกัน) — ไม่ใช่ค่า absolute
40%
CPL
CPL ถูกกว่า baseline = ดี
25%
Volume
leads เยอะ (log scale — รางวัล scale)
20%
CTR
engagement signal — creative ดีไหม
10%
Msg rate
msg per 1k impressions — funnel
5%
Base
flat 5 pts ทุก ad (stability)
หัก Frequency penalty (ad fatigue)
freq = impressions ÷ reach (เฉลี่ยคนนึงเห็น ad กี่ครั้ง) ·
≤3 = 0 ·
3-5 = -0 ถึง -10 ·
>5 = -20 (คนรำคาญ ลอง refresh creative)
Score buckets
80-100 Star → ขยายงบ
65-79 Strong → รักษาไว้
45-64 Average → เฝ้าดู
30-44 Underperform → A/B test
<30 Killer → ปิด
ดูตัวอย่าง คำนวณจริง
Ad ตัวอย่าง: spend ฿100k · leads 50 · CTR 1.2% · msg 200 · impr 1M · freq 2.5
Cohort baseline: median CPL ฿1,500 · median CTR 0.8% · max leads 80 · median msg-rate 0.20 / 1k
Cohort baseline: median CPL ฿1,500 · median CTR 0.8% · max leads 80 · median msg-rate 0.20 / 1k
| Component | Math | Score | × weight |
|---|---|---|---|
| CPL | 100k÷50 = ฿2,000 → 1500÷2000 × 100 | 75 | 30.0 |
| Volume | log(50+1) ÷ log(80+1) × 100 | 89 | 22.4 |
| CTR | 1.2 ÷ 0.8 × 100 = 150 → clamp | 100 | 20.0 |
| Msg rate | 200÷1M × 1k = 0.20 / 1k → 0.20 ÷ 0.20 × 100 | 100 | 10.0 |
| Base | flat 100 × 5% | 100 | 5.0 |
| Freq penalty | freq 2.5 (≤3, no penalty) | — | 0.0 |
| Total | 87.4 | ||
87 → Star Performer
Source:
app/lib/scoring.py ·
weights tuned for direct-response lead-gen Meta ads
Super Score
0/ 100
Killer · ปิดทันที — เผาเงิน
Spend
0 ฿
Leads
0
CPL
—
Messages
0
CTR
0.00%
No ads found in this campaign
ad-monthly อาจยังไม่มี data สำหรับ campaign นี้ — ลอง period กว้างขึ้น
หรือรอให้ pipeline backfill เสร็จ
โหลด preview ไม่ได้
URL อาจหมดอายุ (15 นาที) หรือไฟล์ใน GCS หาย —
ลอง refresh หน้าเพื่อสร้าง signed URL ใหม่