酒香也怕巷子深，AI產(chǎn)品如何打贏認知戰(zhàn)？

撰文| 郝 鑫

編輯| 吳先之

圈子內(nèi)一直流傳著一句話，“AI一周，人間一年。”

當技術(shù)迭代坐上了火箭，背后是AI初創(chuàng)公司集體的“痛”：最前沿的技術(shù)發(fā)展與用戶認知之間形成了鴻溝，產(chǎn)品功能日新月異，但用戶理解卻嚴重滯后于市場。

有人調(diào)侃，大模型才三年，已經(jīng)有一批AI公司倒下，其中一些至死，用戶都不曾知曉其姓名。

在這個時代，酒香，最怕巷子深。特別對于有出海業(yè)務(wù)的AI公司，競爭拓展至全球化，高高在上又廣撒網(wǎng)式的營銷，已經(jīng)逐漸失靈。

研究完一些既有成功案例后，我們發(fā)現(xiàn)“達人營銷”正在從可選項轉(zhuǎn)變?yōu)楸卮痤}。典型如Kimi，早期通過科研博主、留學生、科技博主“一次性上傳XX”系列測評，快速建立起“超長上下文本”的認知差異；MiniMax的Talkie，則憑借海外TikTok、X等平臺的達人和用戶“二創(chuàng)”，直接拉動了應(yīng)用下載量。

達人營銷的本質(zhì)，是通過用戶信任的“代理人”，以最低成本，完整深度產(chǎn)品教育與場景滲透。

然而，營銷領(lǐng)域存在著巨大的幸存者偏差，幸運兒只是少數(shù)。當一家公司決心All in達人營銷時，一個更棘手的“執(zhí)行鴻溝”隨之出現(xiàn)了。

某家AI創(chuàng)業(yè)公司告訴我們，規(guī)模化是達人營銷過程中最大的“攔路虎”，“即便在預(yù)算充足的情況下，達人合作從幾十人擴大到幾百人時，團隊也會陷入效率、管理和數(shù)據(jù)的全面失控”。

面對傳統(tǒng)營銷模式下，存在的規(guī)模化結(jié)構(gòu)性痼疾，Aha的AI化解決方案將如何破局？

規(guī)模化，正在逼近達人營銷的人力邊界

在與多位AI/科技公司創(chuàng)始人和出海產(chǎn)品市場負責人的交流中，“規(guī)模化”幾乎是每一次討論都會出現(xiàn)的關(guān)鍵詞。

許多人提到，雖然AI科技公司的第一站往往是Product Hunt，但每天超過100個新產(chǎn)品上線，真正能留下長期印象并形成付費使用的只是少數(shù)。在注意力高度稀缺的環(huán)境下，單點曝光很難奏效，想進入用戶的認知范圍，往往只能依賴多元、高頻、穩(wěn)定的觸達，反復(fù)出現(xiàn)在不同使用場景中。達人營銷也因此成為不少AI公司長期采用的渠道之一。

但即便如此，結(jié)果依然充滿不確定性。這更像是一場概率游戲，爆款難以被精準預(yù)測，只能通過不斷放大樣本量來提高命中率。這也使得AI創(chuàng)業(yè)公司在實際操作中，不得不走向規(guī)模化投放，競爭的本質(zhì)逐漸演變?yōu)橛脩粜闹桥c注意力的密度之爭。

隨著投入加深，問題也逐漸浮現(xiàn)。

一位負責海外市場的增長負責人告訴我們，在實際執(zhí)行中，達人營銷的復(fù)雜度遠高于預(yù)期。“一開始覺得多找一些達人就好，但很快發(fā)現(xiàn)事情不是這么算的”。

從流程上看，一次完整的達人合作通常包括找人、建聯(lián)、談價、合同、內(nèi)容、審稿、發(fā)布、數(shù)據(jù)和結(jié)算9個步驟。在合作規(guī)模較小時，這些工作尚可在市場團隊內(nèi)部協(xié)調(diào)完成。

“當達人數(shù)量超過臨界點時，那便成為一個系統(tǒng)性的工程。”

按照一線執(zhí)行經(jīng)驗，達人合作數(shù)量從10人加到100人，帶來的并不是工作量簡單增加10倍，而是一次成倍放大的執(zhí)行復(fù)雜度。

以一個并不激進的假設(shè)為例，如果最終合作率在1%左右，想要真正落地100位達人，前期準備工作就意味著需要篩選、建聯(lián)、溝通上千位候選人。每一位達人至少要經(jīng)歷初篩、建聯(lián)、報價溝通、內(nèi)容確認、發(fā)布跟進與數(shù)據(jù)回收等多個節(jié)點，哪怕每個節(jié)點只多一次往返，疊加起來的跟進次數(shù)也會迅速失控。

規(guī)模擴大帶來的，不只是“多做點事”，而是溝通、確認、跟進與復(fù)盤等管理成本的指數(shù)級放大，最終疊加為效率、管理、數(shù)據(jù)與風險的多重壓力。

這時候，解決的辦法有兩個，要么從內(nèi)部增派執(zhí)行人手，要么找外掛。借用他們的行話叫：擴建In-house團隊或引入外部Agency。這是達人營銷進入規(guī)模化階段后，為緩解執(zhí)行壓力，品牌通常會選擇的兩種路徑。

這兩種方式在不同發(fā)展階段各有優(yōu)勢，也都曾在實踐中被廣泛驗證過。但當合作規(guī)模進一步放大、執(zhí)行周期被拉長，這兩種解法本質(zhì)上仍然圍繞“人”展開，很難從根本上解決規(guī)模化執(zhí)行的結(jié)構(gòu)性問題。也正是在這種情況下，Aha這個以“AI員工”為執(zhí)行主力的達人營銷平臺作為第三種模式，開始進入更多團隊的視野。

如果把達人營銷的規(guī)模化拆成幾個最關(guān)鍵的工程問題：供給能不能持續(xù)擴張、執(zhí)行在多項目并行時能不能穩(wěn)定、數(shù)據(jù)能不能沉淀復(fù)用、回收追蹤是否及時、價格是否可控、以及長期組織能力是否越做越強。這三種模式的優(yōu)勢邊界其實非常清晰。

In-house的強項在“深度”。

團隊對產(chǎn)品與用戶的理解更一致，決策鏈更短，更容易把達人內(nèi)容做成“可復(fù)用的品牌資產(chǎn)”，并與產(chǎn)品節(jié)奏、敘事重點、素材需求形成穩(wěn)定配合。

但當合作規(guī)模持續(xù)放大時，它的承載上限也會開始顯現(xiàn)：規(guī)模化主要靠人力線性疊加，拓展達人、談判、審稿、數(shù)據(jù)復(fù)盤都高度依賴經(jīng)驗與協(xié)同，投入一旦上到多項目、多達人并行，管理成本會以非線性的方式膨脹。不同執(zhí)行者對達人篩選、內(nèi)容質(zhì)量的標準不一，直接導(dǎo)致產(chǎn)出參差不齊。同時，關(guān)鍵經(jīng)驗與資源高度依附于個人，也會限制能力的持續(xù)積累。

Agency的強項在“速度與外部資源”。

在AI/科技這種新品密集的領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)Agency往往掌握現(xiàn)成的達人池與跑通的執(zhí)行模板，能快速把一次Campaign拉起來，尤其適合“短期集中曝光”“節(jié)點發(fā)布”“從0到1試水”的階段。

它的結(jié)構(gòu)性限制在于，因為Agency手中的達人資源高度集中，不同品牌在同一批達人/同一批用戶前反復(fù)出現(xiàn)的情況并不少見，長期來看可能帶來“同質(zhì)化觸達”和“注意力內(nèi)耗”；當品牌同時對接多家機構(gòu)時，管理與協(xié)同成本不降反增。

這時候Aha就是一個很好的補位，通過系統(tǒng)化的匹配與執(zhí)行機制，它并不依賴某一小撮“優(yōu)質(zhì)存量資源”，而是持續(xù)在更大的創(chuàng)作者空間中，挖掘可合作的有效供給。尤其是在AI/科技領(lǐng)域，用戶內(nèi)容消費高度多元，爆款內(nèi)容往往來自跨圈層創(chuàng)作者，且AI科技產(chǎn)品的受眾本身也分布在多個興趣領(lǐng)域中。當品牌長期圍繞有限的達人池和既定受眾標簽運轉(zhuǎn)時，很容易在不知不覺中把那些真正有效、卻不符合傳統(tǒng)畫像的創(chuàng)作者排除在合作范圍之外。

當然Aha也有天然邊界，平臺效果高度依賴客戶給出的Campaign信息質(zhì)量，即輸入越準，則輸出越穩(wěn)。對強品牌敘事、高度定制創(chuàng)意或需要復(fù)雜公關(guān)協(xié)同的項目，仍需人工參與關(guān)鍵節(jié)點把控。平臺的價值更集中體現(xiàn)在，把執(zhí)行規(guī)模化，并讓數(shù)據(jù)持續(xù)復(fù)利，而不是取代所有人的判斷。

因此，當團隊進入規(guī)模化階段，真正的選擇題往往不是“誰更好”，而是誰能突破供給、執(zhí)行、數(shù)據(jù)閉環(huán)與組織協(xié)同上的瓶頸。

簡單總結(jié)，In-house更像用組織一致性換內(nèi)容深度，Agency偏向用外部資源換啟動速度，平臺型AI執(zhí)行側(cè)重用系統(tǒng)化換并行與復(fù)利。

這里我們整理制作了一個三種執(zhí)行結(jié)構(gòu)的對比圖，如下。

通過清晰的對比，我們清楚地看到Aha相對于，傳統(tǒng)In-house和Agency模式的優(yōu)勢。它的創(chuàng)新點在于，完全打破了達人營銷人力資源密集分布的困境，提升效率的同時，也為品牌和AI企業(yè)帶來了數(shù)據(jù)、組織方面的新價值。

Aha，讓“AI員工”成為執(zhí)行主力

當疊加人力逐漸成為規(guī)模化的瓶頸，答案其實已經(jīng)開始顯現(xiàn)。

真正需要被重新思考的，不再是“誰來做”，而是哪些工作，本就不該繼續(xù)由人來完成。

要解答這個問題，需要回歸營銷的本質(zhì)。其本身價值不在于執(zhí)行過程如何進行，而在于對市場策略和方向的思考、理解、判斷以及創(chuàng)造。

這也是我們接觸的一家面向To B，專注于AI達人營銷領(lǐng)域的公司——Aha的想法。Aha認為，既然創(chuàng)意大于執(zhí)行過程，那為什么不讓AI來解放人類工作。

假設(shè)我們現(xiàn)在要完成達人合作，大致可以分為創(chuàng)建Campaig階段和執(zhí)行Campaign階段。創(chuàng)建階段的工作側(cè)重于策略規(guī)劃、內(nèi)容審核，核心在于創(chuàng)意性內(nèi)容。執(zhí)行階段則涉及了找人、比價、實時監(jiān)測、數(shù)據(jù)復(fù)盤、資產(chǎn)沉淀、關(guān)系維護等環(huán)節(jié)。

Aha選擇在這里做清晰分工：策略與創(chuàng)意由人掌握，執(zhí)行交給AI。

在Aha的人機協(xié)同模式中，Campaign的創(chuàng)建流程被精簡為三步。首先，輸入產(chǎn)品鏈接，由AI自動分析并提煉賣點與用戶畫像；隨后，設(shè)定活動與理想達人要求，并以此為依據(jù)選擇匹配模型，決定篩選達人速度和范圍，輔以標記示例達人來校準模型的個性化理解；最后，設(shè)置預(yù)算，平臺將基于此前用戶的全部設(shè)定自動篩選和生成達人名單，完成Campaign的發(fā)布。

接下來，執(zhí)行階段才來到Aha真正干活兒的部分。結(jié)合之前提到過關(guān)于達人營銷規(guī)模的困境，我們也來看看Aha是怎么找尋最優(yōu)解的。

第一解，多元合作最優(yōu)解：跳出同質(zhì)化投放，讓AI科技產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)多元達人合作的高并行與規(guī)模化落地。

在預(yù)算與目標規(guī)模明確的前提下，達人營銷真正的挑戰(zhàn)不再是“要不要做”，而是如何在放大樣本量的同時，避免人為判斷帶來的系統(tǒng)性損耗。

Aha的實踐恰好回應(yīng)了這一問題，其優(yōu)質(zhì)達人儲備量已超過500萬，覆蓋海外5大主流平臺與140多個國家和地區(qū)，能夠支撐多平臺、多國家、多語言同步分發(fā)的投放需求。

與此同時，即便只聚焦AI科技類創(chuàng)作者，供給也已覆蓋了AI Coding、AI Design、AI Video、AI Costumer、效率工具與學習等多個類別，讓品牌的規(guī)模化達人合作成為可執(zhí)行的常態(tài)，而非極限狀態(tài)。

在達人營銷規(guī)模化過程中，Aha首先修正的是一個常見但隱蔽的誤區(qū)，即對“完美達人”的過度期待。在實際投放中，許多品牌傾向于優(yōu)先選擇深度懂AI、內(nèi)容精致兼專業(yè)度極高的創(chuàng)作者，但這類達人往往溢價高、接單能力有限，難以支撐長期放量。

Aha的匹配邏輯并非簡單的標簽篩選，而是讓大語言模型像資深營銷專家一樣，基于對產(chǎn)品、受眾與文案語義的理解，從用戶匹配度、內(nèi)容適配性、歷史表現(xiàn)穩(wěn)定性等維度進行綜合判斷。大量數(shù)據(jù)表明，真正跑出效果的內(nèi)容，往往來自中長尾創(chuàng)作者，而非第一眼最“完美”的那一小撮達人。

與此同時，AI還在匹配階段統(tǒng)一識別并過濾營銷號、水號與異常賬號。尤其是在AI測評等高密度領(lǐng)域，一些賬號表面數(shù)據(jù)亮眼，但在真實轉(zhuǎn)化和點擊成本上長期失效，這類達人即使在人肉判斷或傳統(tǒng)工具中也不易被識別。通過前置過濾，Aha將這些潛在高風險賬號排除在品牌視野之外，確保合作對象是真實創(chuàng)作者、數(shù)據(jù)真實可用——這一步雖然有時會讓名單看起來不那么討喜，卻顯著降低了后續(xù)執(zhí)行中的試錯成本。

第二個被系統(tǒng)性修正的誤區(qū)，是對“精準受眾”的理解過于狹窄。許多品牌習慣于將目標用戶綁定在某一類垂直達人身上，但現(xiàn)實中的內(nèi)容消費遠比標簽復(fù)雜。用戶的注意力分布高度多元，許多效果最好的內(nèi)容，反而來自跨圈層創(chuàng)作者。

基于這一認知，Aha的匹配策略并非收緊，而是通過更廣泛但有約束的篩選邏輯，避免因受眾定義過窄而錯失真正有效的創(chuàng)作者。但同時也給了品牌方足夠的掌控權(quán)，可以在Campaign設(shè)置階段就選擇一個匹配精準度檔位。每個檔位都對應(yīng)不同的匹配策略、覆蓋范圍，幫助客戶在投放前就對結(jié)果形成清晰預(yù)期。

找到候選人后，AI會帶著由算法模型計算的“最優(yōu)一口價”進行建聯(lián)與談判。該價格綜合了達人歷史表現(xiàn)、實時受眾價值、平臺行情等數(shù)十個因子，減少因信息不對稱帶來的反復(fù)博弈，確保價格透明合理。

已經(jīng)確認合作意向并完成價格談判的達人，將統(tǒng)一進入品牌的待審核列表。數(shù)據(jù)顯示，在Aha平臺上，品牌最快在48小時內(nèi)，就能獲得一份已確認合作意向與最終價格的優(yōu)質(zhì)達人清單，從反選到落地的折損被降到最低。值得一提的是，在Campaign持續(xù)運行期間，達人仍可持續(xù)接單，清單相應(yīng)不斷新增，品牌始終擁有可反選、可推進的達人儲備。

進入內(nèi)容制作環(huán)節(jié)后，AI員工會7×24監(jiān)控進度。對于逾期未提交的達人，AI會模擬人工進行多輪、友好的提醒催辦，確保內(nèi)容按時交付。若達人因客觀原因需要延期，可通過平臺發(fā)起延期申請，并需經(jīng)品牌確認后方可生效。過去需要品牌人工跟進與反復(fù)催促的環(huán)節(jié)，現(xiàn)由AI員工全部承擔，品牌只需在關(guān)鍵節(jié)點進行確認，做到最快一周即可發(fā)布內(nèi)容。

第二解，效率最優(yōu)解：組織維度的平臺管理體系，重拾對達人合作節(jié)奏的把控感。

Aha將所有達人合作執(zhí)行過程都沉淀在一個可視化的平臺上，徹底告別散落的表格、郵件和群聊。全局進度一覽無余，從AI匹配了多少達人、建聯(lián)進展，到多少達人已確認合作，所有狀態(tài)一目了然。

縮短決策鏈路，意向達人匯聚在“待確認列表”，每位達人都附有詳細報價、CPM預(yù)估、粉絲畫像及AI匹配度分析，品牌做判斷的成本會被顯著壓縮。Aha之所以能支撐快速決策，是因為它建立在達人在接單前需完成身份認證，并授權(quán)其媒體平臺的一方數(shù)據(jù)。品牌看到的粉絲結(jié)構(gòu)、曝光與點擊預(yù)期，均基于真實數(shù)據(jù)而非抓取或推算，本質(zhì)上已經(jīng)是“可用信息”，具備直接參考價值。這也是規(guī)模化階段，很多團隊開始更依賴系統(tǒng)而非人工經(jīng)驗的原因之一。

在內(nèi)容制作環(huán)節(jié)，AI員工會跟蹤全流程進度，達人直接在平臺提交內(nèi)容，品牌可根據(jù)稿件提交情況，直接在平臺完成審稿與反饋。發(fā)布后，播放、點擊、互動、CPM/CPC等數(shù)據(jù)自動回收、實時更新，支持按平臺、按達人深度下鉆分析。

Aha平臺構(gòu)建了完整的合作安全保障體系，確保每個環(huán)節(jié)真實、合規(guī)且可靠。通過動態(tài)更新的黑灰名單反作弊系統(tǒng)，保障合作達人身份與流量數(shù)據(jù)的真實可信。

同時，平臺提供自動化的合規(guī)簽約流程、品牌托管的資金安全機制及統(tǒng)一的內(nèi)容執(zhí)行標準。從合同簽署、費用支付到內(nèi)容制作均有規(guī)范保障。

在傳統(tǒng)達人合作中，內(nèi)容產(chǎn)出只是第一步，素材是否可復(fù)用、是否能用于后續(xù)投放，往往需要品牌再單獨向達人溝通授權(quán)，既耗時也高度不確定。

而在自動化合規(guī)體系下，這類問題被前置處理。合作真正開始之前，身份校驗、簽約授權(quán)、協(xié)議簽署就已經(jīng)一次性走完，達人側(cè)的協(xié)議里也會把內(nèi)容素材的使用和授權(quán)寫清楚。同時，平臺提供達人投放碼，對于表現(xiàn)突出的內(nèi)容，品牌可以直接基于既定規(guī)則進行加熱或二次使用，而無需再回到“單獨要授權(quán)”的反復(fù)溝通中。

資金安全保障這塊，同樣提供平臺級保障兜底。品牌預(yù)算在合作初期由Aha托管，達人完成內(nèi)容制作并通過品牌驗收后，才會向達人結(jié)算。若出現(xiàn)達人違約、刷量或內(nèi)容不達標等情況，均不向達人付款（品牌可申請退款）。每筆達人費用僅在該達人質(zhì)量達標后才釋放，確保品牌在可控、安全的資金環(huán)境下推進達人合作。

第三解，品牌復(fù)利最優(yōu)解：將整個流程數(shù)據(jù)沉淀為可持續(xù)運轉(zhuǎn)的組織能力。

Aha帶來的不僅是單次效率提升，更是組織能力的數(shù)字化沉淀。越用越懂客戶，品牌在平臺上的每一次選擇，例如選擇或拒絕某個達人、審稿偏好等都會被記錄并結(jié)構(gòu)化，持續(xù)訓練屬于每個品牌的投放模型，讓下一次匹配更加精準。

能力歸屬于組織，所有流程、數(shù)據(jù)和洞察都沉淀在平臺上，不會因人員流動而流失，新人入職即可基于歷史資產(chǎn)快速上手。此外，得益于大量AI科技品牌的經(jīng)驗與數(shù)據(jù)反哺，Aha能幫助新客戶快速找到在該賽道，最適合最能出效果的達人類型與內(nèi)容方向，實現(xiàn)快速的冷啟動。

達人營銷的下一個階段：AI成為基礎(chǔ)執(zhí)行層

這種更適合大規(guī)模執(zhí)行的達人營銷方式，正在逐漸被市場所認可。

據(jù)悉，Aha目前已成功服務(wù)三百多家AI科技類客戶。其中包括國內(nèi)外大廠如Alibaba等，AI出海產(chǎn)品如Zeemo、Pixso、AutoCoder、Manna等，出海硬件產(chǎn)品如Clawlab等在內(nèi)的眾多對效率與合規(guī)有極高要求的AI/科技品牌，都已將Aha視為達人營銷的核心執(zhí)行層。

Aha告訴光子星球，在現(xiàn)有客戶中，占比最高且使用效果最好的一類，是單月達人營銷預(yù)算在10萬美金以上的頭部AI和科技公司。截至目前，這類客戶保持了零流失率，月度凈收入留存率達240%。

Autocoder是典型的客戶代表，這家公司是一款面向非程序員的AI應(yīng)用生成工具，即一句話生成AI應(yīng)用。

其增長團隊曾陷入過傳統(tǒng)達人營銷困境中，傳統(tǒng)合作模式成本結(jié)構(gòu)不夠靈活，效果分布不均，轉(zhuǎn)化集中在頭部，尾部達人幾乎無轉(zhuǎn)化，造成了預(yù)算浪費。內(nèi)容創(chuàng)作與履約過程難以精準把控，溝通鏈條較長，常出現(xiàn)達人敷衍交付現(xiàn)象。戰(zhàn)線拉得過長，從達人篩選到內(nèi)容上線，需要一個月以上才能完成一輪合作，造成了巨大的人力消耗。

這些痛點在接入Aha平臺后得到了系統(tǒng)性解決。Aha幫助其繞過打包付費模式，實現(xiàn)精準直投，將成本降至原來的1/3到1/5。在供給與節(jié)奏上，平臺海量的達人庫和自動化工具，使其擺脫了人工拓展的資源瓶頸，實現(xiàn)了快速、持續(xù)的規(guī)模化投放。

更重要的是，Aha將Autocoder過去碎片化的建聯(lián)、談價、付款與內(nèi)容管理流程整合為一體，團隊從此無需在多平臺間切換，從篩選到上線的全鏈路效率提升超過80%。

如今，Autocoder團隊每天僅需投入1-2小時，即可高效推進整個達人營銷鏈路。Aha不僅解決了其成本、效率和可控性的核心痛點，更讓一個小團隊也能穩(wěn)定駕馭大規(guī)模的營銷增長。

從Aha的實踐中，能看到AI正在成為基礎(chǔ)執(zhí)行層，接管從海量達人篩選、智能建聯(lián)、談判、內(nèi)容催辦到數(shù)據(jù)回收的全流程苦役，未來AI員工有望成為標配。

隨著大規(guī)模人力的解放，AI科技團隊的角色將進一步升維為策略決策和創(chuàng)意師。營銷活動也將逐步演變?yōu)橐粋€基于實時數(shù)據(jù)反饋，由AI自動進行A/B測試、內(nèi)容微調(diào)與資源分配的自適應(yīng)系統(tǒng)，而非而非按固定腳本執(zhí)行的線性項目。

屆時，AI創(chuàng)業(yè)公司的核心資產(chǎn)將不再是廣告預(yù)算，而是獨有的創(chuàng)作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)過反復(fù)訓練的專屬AI營銷模型，以及由內(nèi)容構(gòu)成的品牌文化資產(chǎn)庫。

在極度嘈雜的信息環(huán)境中，能夠為用戶提供真正有價值、有共鳴、可參與的內(nèi)容與服務(wù)體驗，才能建立起跨越認知鴻溝的信任。

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