達人營銷的下半場：當知名 AI 公司的達人預算進入規模化，焦慮才真正開始

越來越多 AI 出海公司，把達人營銷視為最重要的增長杠桿之一。與傳統廣告投放或內容營銷相比，達人營銷最大的優勢在于它的「活人感」——真實的創作者在真實的使用場景中展示產品，天然降低了用戶的信任門檻。

但問題也恰恰出在這里。

當達人營銷走向「規模化」，很多團隊會發現一件事：達人營銷很有效，卻很難做到真正可控。不同團隊在執行層面拉開的差距，可能直接決定產品的成敗，甚至影響著企業的長遠發展。

觀察行業成功者的具體實踐，可以瞥見典型路徑：以 Gamma 為例，通過達人營銷，打造可復制的「爆款流水線」，其策略是投入充足的預算，廣泛合作大量達人，最終沉淀 10% 的爆款，帶來口碑傳播與 90% 的用戶增長；Notion 通過長期追蹤并量化創作者內容對用戶行為的實際影響，用數據反哺策略，持續篩選并放大高價值創作者關系，將達人合作從短期項目沉淀為穩定的增長資產......

他們的實踐，共同指向一個趨勢：想做好達人營銷，需要規模化，需要從單次合作中逐步沉淀方法論經驗并轉為長期穩定的增長資產。

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01達人規模化到底難在哪里？

每一步執行都難

達人營銷，這個本應充滿著創造力的領域，充斥著大量瑣碎且高度非標的「執行苦役」。從初步建聯、反復議價、合同拉扯，到內容審核、進度跟蹤、數據匯總……整個過程淹沒在無數個群聊、郵件與表格中。

「找人難」只是開始。當品牌耗費大量精力，穿梭各個 SaaS 工具、社交平臺篩選出看似合適的達人名單卻發現「粉絲量≠影響力」、「找到≠能合作」。篩選名單只是匹配達人的第一步，檔期、內容風格、價格……都有可能導致合作「流產」。

價格博弈更是一場沒有標準的信任消耗戰，難點不在于討價還價，而是信息不透明。達人報價憑經驗、看心情、試水位；品牌只能在預算范圍內「靠感覺」猛砍價。雙方在模糊地帶里反復試探，經歷 4-5 輪溝通拉鋸戰，讓談價都變成了一個「廢人」的事情。

執行，這是最被低估的「人力黑洞」。前期的達人篩選、價格博弈都只是冰山一角，真正開始落地執行也意味著陷入了無盡的「保姆式」跟進：反復溝通審稿、追蹤發布、核對數據……大量瑣碎流程擠占了本應用于策略與創意的精力。

而成熟 AI 品牌想要快速取得數據結果增長，一方面需要品牌仔細甄別合作達人受眾是否精準符合產品目標人群，另一方面需要大量落地頭、腰、尾不同層級的達人合作，經歷所謂的「執行苦役」；更重要的是，還需要在既保證達人內容創作自由度的情況下，確保品牌信息的準確傳達。而這一切，在合作少量達人的前提下稍能應對，當規模漸起，「失控感」成指數級上升。

當品牌意識到內部執行力觸達天花板時，往往會轉向與外部 Agency 合作。然而，單一機構的達人池終究有限，依然需要面臨因反選、合作意愿、價格問題導致的漏斗式的篩選損耗，且不得不投入大量精力與機構進行反復對齊，以確保最終合作達人名單質量及價格的合理性。

當然，為了破解規模瓶頸，行業解法通常是「不把雞蛋放進同一個籃子」，引入多家 Agency 并行。但這又引發了新的管理難題：多邊進行達人去重、比對重復達人的報價，并意識到中間存在價差。在這一環節里，溝通和管理成本不但沒有遞減，反而因機構變多，導致線性上升。最終品牌依然需要穿梭在多個機構之間，自己管理和梳理每個達人的進度、稿件狀態。

一次 campaign 落地，需要面對各種不確定及人力對接上的損耗，每個環節都會產生「蝴蝶效應」，影響落地結果。而公司會長、人會流動、組織會變化。「執行苦役」累下來的資源，當發生結構性變化時，還能順利推進多少，又有多少能沉淀為下次可復利的方法論，以此減少執行摩擦，仍未可知。

機會來到了 AI 這邊，用 Agent 能解決這個問題嗎？

02AI 員工+ 雙邊平臺模式，

提供優于 Agency 的解決方案

市面上不乏單點能力：有人做達人管理工具，有人做郵件助手，有人幫忙跟進溝通。但當投放規模放大、合作變多，這些零散能力很快就會失效。流程割裂、進度不可控，最終又回到大量人力堆砌的老路。Aha 從一開始就不是為某一端服務的簡單工具，而是打造了一個連接品牌與創作者的雙邊平臺。對于品牌而言，合作路徑類 Agency，但具備可規模性、可管理性。

AI 員工承擔過去所有的「執行苦役」，關鍵決策把關依然交由人來做。

找人：超越淺層標簽，讓 AI 像專家一樣思考。

達人營銷長期依賴人工經驗與臨場判斷，不管是自己 in-house，還是合作 Agency，在找人這個環節，除了用淺層標簽搜索外，想要做得好，還需要依賴人為進一步的數據+感覺的雙重判斷。

想要讓 AI 員工做得好，利用傳統推薦系統中「數據越多推薦越準」的邏輯在此難以奏效，因為其本質是一個「零數據」場景：跨平臺行為缺失、標簽不統一、偏好模糊、內容非標。

因此，Aha 落地的第一環，是在傳統搜推的基礎上重塑了決策模式，讓 AI 能基于多平臺公開可調用的數據，像人類專家一樣真正理解任務并進行復雜判斷，如準確推理品牌受眾與達人受眾的契合度、是否符合品牌活動目標、是否具備合作價值等，并在召回、粗排、精排的全鏈路中評估達人價值與風險。為此，Aha 經歷了一年多、十余個版本的迭代，通過持續抽象人類專家判斷經驗、優化提示工程、樣本微調與系統化評測，才讓 AI 的決策穩定性與專業性接近人類專家水平。值得一提的是，AI 員工在識別營銷號、低價值達人方面，有一套自己的判斷邏輯及風控機制。

建聯及談價：計算「最優一口價」，與達人協商。

找到合適的人選后，AI 員工會帶著計算好的價格進行下一步郵件溝通，確認達人合作意向。為終結價格不透明的問題，Aha 推出的一口價系統，能綜合達人歷史表現數據、實時受眾價值、平臺 CPM 行情、國家系數、合作形式等數十個關鍵因子，通過算法模型自動計算出每位達人的合理市場價值區間，與達人協商，最終提供品牌可合作的 Best price（最優一口價）。

全鏈路交付安全保障

Aha 內置授權校驗機制，AI 員工會在合作開始前確保完成達人側、品牌側合作授權，保障每次合作合法合規。合作中，AI 員工會實時監控內容創作與發布進度，實時進行達人側催稿，確保項目按時、按質推進，減少發稿延期情況。更關鍵的是，品牌的預算不會直接交給達人，而是由 Aha 托管。只有在達人完成內容、通過質量驗證之后，才會釋放到達人賬戶；不交付、不符合要求、刷數據、做垃圾內容，一律不付錢。這是 Aha 非常堅定的預算風險保障機制。它的意義不是「處罰達人」，而是讓品牌更有合作安全感。當透明、標準和保障成為系統默認狀態的時候，信任就自然發生了。

Aha 也提供了會議預約的能力，可直接與專業顧問進行詳細咨詢，對企業客戶很友好。

體驗鏈接：https://aha.inc/?utm_source=inf024

品牌端平臺：實現可視化管理，重拾品牌對整體合作節奏的把控感

像與 Agency 合作一樣，Aha 的 AI 員工同樣會交付精選的候選名單供品牌反選。但核心的差異化價值在于：

• 500 萬+ 達人庫覆蓋主流媒體平臺及 140+國家，支持品牌月度落地幾百位達人的規模化合作，涵蓋頭部、腰部及長尾達人。

• 將過往難以管控的線下 Excel 表格作業，升級為可隨時把控進度的可視化平臺。

• 供反選的達人清單，均已由 AI 員工完成了意向確認與價格談判。這意味著，品牌一旦確認，即可無縫進入內容制作環節，最大程度消除了從「反選」到「落地」中間的折損。

• 實時更新的數據報表，支持隨時查看預算花費進度、campaign 從整體到細分達人的數據表現，無需再做定期回收。

具體來看，品牌對達人營銷的「掌控力」體現在以下四個維度：

把控執行進度：可在操作面板清晰看到 AI 員工的溝通進展，從匹配到了多少達人，到是否進入達人溝通議價環節，到最終有多少達人感興趣。相比傳統 Agency，執行過程高度透明；且得益于達人池規模優勢，同等時間內能匹配并落地更多優質達人。

決策合作人選：所有意向達人均匯總于待確認列表供品牌反選。每位達人均附帶詳細報價、CPM/CPC 預估、AI 匹配度分析及粉絲畫像。這極大優化了傳統 Agency 模式下，需逐個點擊鏈接、配合第三方工具才能綜合判斷人選的執行摩擦，幫助品牌高效決策。

掌握履約節奏：確認合作的達人，會根據實際達人進展流入不同的節點狀態。在內容制作環節，品牌可根據稿件提交情況，直接在平臺完成審稿與反饋。過去大家靠 Excel、群聊、郵件追進度，所有履約風險都是最后一刻才暴露。現在所有達人合作都被標準化、節點可視化，最大化提高品牌的節奏掌控感。

清晰追蹤數據：品牌可隨時查看預算花費進度，追蹤內容數據情況—如播放量、點擊量、CPM、CPC。支持按平臺篩選，也可細化到每個達人的具體表現，方便品牌沉淀優質達人，推進長期復投。優化了過往需要人工達人逐個、定期回收數據，再計算整體表現的龐大工作量，極大提升了效率。

當能力收斂至平臺，便轉化為系統化的組織能力。無論人員如何流動、組織架構如何調整，這套方法論都能在這里持續運轉，沉淀為可復利的達人營銷資產。

同時，這些能力并非僅僅停留在流程優化層面，更是在真實、高頻且復雜的營銷實戰中得到充分驗證。

03半年內簽約超 5 萬名創作者，

被多個知名 AI 企業采用

Aha 作為鏈接達人及品牌的雙邊平臺，跑通了自己的飛輪模型：隨著合作品牌增加，交易流動性提升，持續為創作者帶來可觀的商業收益，從而吸引更多優質達人主動加入；隨著優質達人（供給側）的豐富與活躍，品牌方的匹配效率與履約體驗顯著提升，進而吸引更多品牌的加入并長期采納。正循環的啟動，也讓真實合作產生的達人表現、價格與 ROI 數據，不斷反哺系統，使其越用越「懂行」。

當這套雙端模式成功跑起來，Aha 在這半年也持續積累了供給側和需求側的用戶，步入飛輪正循環。

供給端：已沉淀自己的達人資產。體系內經過嚴選的高質量可合作達人儲備超 500 萬+，其中完成簽約的達人超 5 萬+。這些達人已在 Aha 達人端平臺提交資料并完成相關達人認證，可持續進行品牌商務接單。同時，這些達人完整覆蓋從頭部高影響力達人到中長尾分發的全層級矩陣。

需求端：上線至今，成功服務 300+ 企業客戶。值得注意的是，包括國內外大廠、AI 產品出海榜 TOP 50 產品如 AiPPT、Vizard在內的眾多對效率與合規有極高要求的 AI 品牌，已將 Aha 視為達人營銷的核心執行層。

在實際可披露的商業使用案例中，以 Manna 為例，經歷了從「月級」到「周級」的效率躍遷。

Manna 作為一款面向全球用戶的 App，其很早便確認達人營銷是適合自身產品的增長路徑，并形成了清晰分工。達人內容用于測試方向與產出爆款，廣告負責將已驗證的內容規模化放大。

使用 Aha 之前，Manna 已組建起 5–7 人的達人團隊，并嘗試與多家代理商合作，但隨著規模擴大，執行瓶頸逐漸顯現：達人篩選、溝通與跟進高度依賴人工，周期以「月」為單位計算。

使用 Aha 后，Manna 最大的變化除了落地更多達人外，合作節奏也被明顯拉快。Aha 接管了達人篩選、定價、溝通與流程跟進，團隊只需專注于創意方向與內容判斷。

單個合作周期從以「月」為單位縮短至最快 3 天。他們一共通過 Aha 跑了 42 位達人合作，其中出現了 3 條「大爆款」，有一位 YouTube 創作者，雖然只有幾萬播放量，卻帶來了幾千次 App 下載量，團隊后續又在 Aha 上與他合作了一次。

04從「AI 能跑達人營銷」到 「平臺保障跑好達人營銷」

Aha 從 1.0 到 2.0，歷經真實的品牌合作實戰合作打磨，其進化路徑清晰而篤定。它所實現的，并非單點環節的工具增效，而是對達人營銷底層作業模式的「基礎設施級重構」，在可規模化的同時，為品牌提供更快、更可靠，更安全的合作保障。

可控性上，Aha 2.0 依然保持品牌在關鍵路徑上的決策和把關權。除品牌達人反選、內容審核外。新增功能如達人名單支持在外聯郵件前支持預審批、外聯郵件模版可提前預覽等。

匹配精準度上，Aha 2.0 依托海量 AI 行業投放數據持續進化，抽象出了更多更細顆粒度的 AI 行業營銷專家經驗，并沉淀為模型可調用的判斷因子體系。這些因子覆蓋不同類型 AI 產品在內容表現、受眾結構、渠道分布、創作者類型偏好等關鍵維度的差異，使平臺在匹配階段的決策邏輯能更穩定地適配不同類型的 AI 產品與投放需求。

安全保障上，Aha 2.0 構建了并優化了達人信用、交付評分體系，明確展示達人違約記錄，形成長期的內容質量與履約評價，讓品牌知道「誰值得合作」。同時搭建多層反作弊體系，從賬號級黑白名單、異常行為與營銷號集群識別，到內容級過濾、實時互動健康度監控，再到動態懲罰與人工復審，全流程確保達人數據真實、內容可信。

正是這種「AI + 雙邊平臺」的解決方案，解釋了為何 AI 公司正成為 Aha 增長最快的用戶群體。

對 AI 公司而言，效率不僅關乎增長，更關乎生存。Aha 不只是用 AI 提升單次執行效率，更是通過平臺模式，將達人營銷可視化，并最終幫助品牌沉淀為一套可長期運行的系統能力：無論團隊人員如何變動、組織結構如何調整；匹配邏輯、執行流程，合作數據都能在平臺內持續復用，并在此基礎上進行策略優化。

達人營銷第一次從高度依賴個人經驗的項目，轉變為可計劃、可掌控、可持續積累的增長資產。這并非巧合，而是 Aha「Built for AI Companies」定位與 AI 企業真實增長需求之間的精準咬合。

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