以前我以為達人營銷很玄學，用了 Aha 才知道還能這么玩！（附教程）

這是蒼何的第 458 篇原創！

大家好，我是在學出海做產品的蒼何。

最近這段時間，我一直在研究 AI 出海。

看了很多案例，也研究了不少工具。甚至我自己以身入局做達人，天天泡在 X、Reddit 、YouTube 上。

發現一個扎心的真相：再 PLG 的產品，如果沒有外部信任與內容曝光，也會迅速被淹沒。

所以用達人營銷解決產品增長問題顯得尤為重要。我想著是否能用 AI 來解決這個問題。

掃了一圈市面上的工具，發現現在的 AI 營銷產品真是滿天飛，看得人眼花繚亂。

但真正能落到執行層面的并不多。大多數還是停留在輔助創作上，幫你寫點文案、出幾張圖，解決的是“做內容快一點”，而不是“營銷這件事怎么真的跑起來”。

直到我在 Product Hunt 上看到了Aha這個產品，決定深入研究一下。

查了下 Aha 這家公司，主要是做 AI 達人營銷的，也即為品牌與創作者搭建更高效、更智能的平臺協作體系。團隊成員來自北美、亞洲等地，擁有連續創業、VC 投資及TikTOK、阿里等大廠背景。產品上線 9個月即贏得全球 300+ 家企業客戶的信任與長期合作。

在這之前，我特意去扒了他們的技術 Blog 和白皮書（老讀者的都知道，我不信宣傳語，我信底層邏輯）。讀完之后，我發現這東西有點意思。

它不是那種一鍵生成的傻瓜工具，相反，它是有使用門檻的。

來源：https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf022

這個門檻不在于操作難，而在于認知的轉變。一旦你搞明白了其中的 AI 邏輯和原理，把它當成一個「智能 Agent」而不是一個普通的搜號工具來用，一切就會變得極其絲滑。

今天就來拆解一下，這個聲稱比行業領先一年的產品，到底是怎么用大模型重構達人營銷的。

01 告別「玄學」，回歸「第一性原理」

以前找達人（Influencer）帶貨或推廣，在很多人的印象里就是「玄學」。

你會覺得：這個博主粉絲多，應該能火；那個博主看起來很極客，應該適合我的產品。結果投下去，錢花了，水花都沒一個。

Aha 的創始人 Kay 在他們的技術復盤里提到了一個很有趣的觀點：達人營銷的本質，其實和「搜索/廣告推薦」是同一類問題。

• Query（查詢）：你的品牌、產品、Campaign 需求。

• Candidates（候選人）：全球幾百萬的創作者。

• Scoring Function（評分）：誰最相關、最有價值。

所以，Aha 并沒有搞什么花里胡哨的新名詞，而是老老實實地用大模型重構了經典的「召回（Recall）→ 粗排（Coarse Ranking）→ 精排（Fine Ranking）」架構。

這里最大的創新點在于：它讓 LLM（大模型）成為了決策者，而不是單純的特征提取工具。

傳統推薦系統需要海量的歷史點擊數據，但達人營銷是「零數據」行業，我們不知道這個博主還沒發的視頻會不會火。這時候，大模型的「語義理解」能力就進場了。

它像一個人類專家一樣，去閱讀博主的字幕、簡介、風格，然后推理：這個人的受眾，到底會不會買我的單？

這就是為什么說它有門檻——你得相信 AI 的推理能力，勝過相信粉絲數。

02 不被「宰」的秘密：動態定價

除了找人準，還有一個痛點是「談錢」。

海外達人報價那是相當混亂，完全看心情。Aha 做了一個動態定價 AI 系統。

它不靠猜，而是基于達人的歷史表現、受眾數據、甚至實時的市場供需關系（比如旺季淡季），自動算出一個一口價 。

這有點像打車軟件的預估價，直接省去了你跟達人一來一回幾十封郵件砍價的時間。

看個數據：

Aha 的客戶 Vizard（一個 AI 切片工具），以前人工搞一個月才能完成的達人合作，用 Aha 幾天就搞定了，效率提升了 5-10 倍。

還有一個大家都比較熟悉的做 PPT 的 AI 產品 AiPPT，平均每次點擊成本（CPC）甚至壓到了 $0.43 。

這在傳統的 Agency 模式下，幾乎是不可能做到的數據。

03 既然這么強，到底該怎么用？

如果你也想試試用 AI Agent 來替你跑腿，這里有幾個我總結的「避坑指南」。

第一：Campaign 信息越精確，AI 做得越好（Prompt 工程）

在 Aha 上創建 Campaign，輸入 URL 它會自動抓取信息。但我建議你別偷懶，要把這一步當成是在寫 Prompt。

雖然它能自動生成，但你要人工去校準。

比如：你的競品是誰？你的核心受眾畫像（Persona）到底是什么？

你給 AI 的 Context（上下文）越豐富、越準確，它在「精排」階段的語義推理就越精準。別指望你給個「好用的軟件」這種模糊指令，它能給你找到精準的垂類博主。

另外我發現還有一個非常重要、但經常被忽略的檢查步驟。

在正式發布 Campaign 之前，Aha 會給你 3–5 個預匹配達人。

這一步的作用不是讓你直接挑達人，而是用來“校驗前面的 Campaign 信息是否設置準確”。

你可以簡單看幾個問題：

1、這些達人的內容方向，是否貼近你設定的 Persona？

2、他們是否是你“希望被你的目標用戶看到的那種人”？

如果你發現這 3–5 個達人明顯不對路，那基本可以確定你前面的 Context 給得不夠準。

這時候最優解不是「湊合著發」，而是果斷返回第一步，重新編輯 Campaign 信息。

相反，如果這幾個預匹配達人一眼看過去就很對，那說明你的產品信息已經寫對了，語義方向是清晰的，這時再進入付費 + 發布，效率和結果都會好很多。

?? 這里一定要注意一點：

這 3–5 個預匹配達人并不是完整的合作名單，只是一個「校準樣本」，千萬別在這里就開始糾結數量或者覆蓋面，別誤會了 hhhh。

真正的 Aha，是在你確認方向正確、正式發布之后才開始全速工作的。

前面的步驟，本質上都是在幫你把「方向盤校正好」。

第二：格局打開，全球投放

Aha 覆蓋了 140 多個國家。很多出海的朋友如果不熟悉當地語言，往往只盯著英美投。

但其實，除了少數價值明顯偏低、轉化路徑不清晰的市場之外，很多非英語國家（比如拉美、東南亞）的流量洼地價值巨大，達人更好找、報價更理性、內容競爭沒那么激烈。

利用 Aha 的多語言能力，你應該盡可能多選一些國家和語言。國家一放開，語言一放開，可合作的達人池自然就會變大，同樣的預算，能跑出的內容數量和測試空間，也會明顯拉開差距。

既然 AI 能幫你解決了多語言溝通、建聯、談價、合同和流程合規這些本該最麻煩的問題，就別把自己的路走窄了。

第三：預算結構要符合「量變到質變」

如果你只打算投 1 個博主，那我建議你別用 Aha，去買彩票可能更快。

Aha 的邏輯是概率與確定性的博弈。根據他們的最佳實踐，初期最好能投 50-100 個達人，用數量來放大爆款的概率 。

這就是我在開頭說的「門檻」：

你不能帶著「賭一把」的心態，而要帶著「做實驗」的心態。利用 AI 的規模化能力，快速跑出數據，然后復投那些效果好的 ROI 模型。

04 什么樣的產品適合用？

研究了一圈，我覺得兩類團隊最適合用 Aha：

1、AI / 軟件 / App / AI 硬件類產品

這類產品往往不是“賣一個功能點”，而是賣一整套使用體驗或工作方式的改變。

無論是 AI 工具、企業軟件，還是 AI 硬件，單靠官網文案或廣告，很難讓用戶真正理解它“好在哪”。

相比反復解釋參數、能力和技術路線，讓真實創作者直接演示使用過程——比如一次完整的操作流程、一個真實使用場景、一個前后對比的效果展示，往往比再精致的文案都更有說服力。

本質上，這類產品需要被看到、被用過、被理解，而不是被“說明”。

2、具備一定團隊規模、處于快速增長期的創業團隊

這類團隊通常已經明確增長方向，也知道達人營銷是有效手段，但現實問題是：人永遠不夠用。

市場同學要分出很多精力做臟活累活：

選達人、建聯、談合作、審內容、催進度、看數據……

哪一步都不復雜，但全部堆在一起，就會迅速吃掉整個團隊的精力。

Aha 更適合這種“沒時間、沒人力、有預算、有計劃”的團隊。

把大量重復、瑣碎、但必須被執行的工作交給 AI，讓有限的人力真正用在策略判斷、創意方向和結果決策上，而不是被流程拖慢增長節奏。

現在的 AI 工具很多，能真正解決業務閉環的不多。

Aha 給我的感覺是，它不僅是個工具，更像是一個「全職的 AI 營銷員工」。它幫你把找人、發郵件、談價格、簽合同、催稿子這些臟活累活全干了。

如果你的產品也準備出海，或者正在為海外增長發愁，建議你別急著上手操作。

因為是 ToB 的產品，流程還是比較嚴謹的。強烈建議先去官網約個 Demo 演示，讓他們的專家給你講講具體怎么適配你的賽道，感受一下那個「語義匹配」的精準度，再決定要不要上車。

少走彎路，才是最快的捷徑。

在 AI 時代，對普通人來說真正的壁壘從來不是模型本身，而是如何把模型嵌入到復雜業務流里，讓它能夠穩定、規模化地產生結果。