酒香也怕巷子深，AI產品如何打贏認知戰？

撰文| 郝 鑫

編輯| 吳先之

圈子內一直流傳著一句話，“AI一周，人間一年。”

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

有人調侃，大模型才三年，已經有一批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。特別對于有出海業務的AI公司，競爭拓展至全球化，高高在上又廣撒網式的營銷，已經逐漸失靈。

研究完一些既有成功案例后，我們發現“達人營銷”正在從可選項轉變為必答題。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”，直接拉動了應用下載量。

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

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

某家AI創業公司告訴我們，規模化是達人營銷過程中最大的“攔路虎”，“即便在預算充足的情況下，達人合作從幾十人擴大到幾百人時，團隊也會陷入效率、管理和數據的全面失控”。

面對傳統營銷模式下，存在的規模化結構性痼疾，Aha的AI化解決方案將如何破局？

規模化，正在逼近達人營銷的人力邊界

在與多位AI/科技公司創始人和出海產品市場負責人的交流中，“規模化”幾乎是每一次討論都會出現的關鍵詞。

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個新產品上線，真正能留下長期印象并形成付費使用的只是少數。在注意力高度稀缺的環境下，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、穩定的觸達，反復出現在不同使用場景中。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，爆款難以被精準預測，只能通過不斷放大樣本量來提高命中率。這也使得AI創業公司在實際操作中，不得不走向規模化投放，競爭的本質逐漸演變為用戶心智與注意力的密度之爭。

隨著投入加深，問題也逐漸浮現。

一位負責海外市場的增長負責人告訴我們，在實際執行中，達人營銷的復雜度遠高于預期。“一開始覺得多找一些達人就好，但很快發現事情不是這么算的”。

從流程上看，一次完整的達人合作通常包括找人、建聯、談價、合同、內容、審稿、發布、數據和結算9個步驟。在合作規模較小時，這些工作尚可在市場團隊內部協調完成。

“當達人數量超過臨界點時，那便成為一個系統性的工程。”

按照一線執行經驗，達人合作數量從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行復雜度。

以一個并不激進的假設為例，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、溝通上千位候選人。每一位達人至少要經歷初篩、建聯、報價溝通、內容確認、發布跟進與數據回收等多個節點，哪怕每個節點只多一次往返，疊加起來的跟進次數也會迅速失控。

規模擴大帶來的，不只是“多做點事”，而是溝通、確認、跟進與復盤等管理成本的指數級放大，最終疊加為效率、管理、數據與風險的多重壓力。

這時候，解決的辦法有兩個，要么從內部增派執行人手，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模化階段后，為緩解執行壓力，品牌通常會選擇的兩種路徑。

這兩種方式在不同發展階段各有優勢，也都曾在實踐中被廣泛驗證過。但當合作規模進一步放大、執行周期被拉長，這兩種解法本質上仍然圍繞“人”展開，很難從根本上解決規模化執行的結構性問題。也正是在這種情況下，Aha這個以“AI員工”為執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模化拆成幾個最關鍵的工程問題：供給能不能持續擴張、執行在多項目并行時能不能穩定、數據能不能沉淀復用、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。這三種模式的優勢邊界其實非常清晰。

In-house的強項在“深度”。

團隊對產品與用戶的理解更一致，決策鏈更短，更容易把達人內容做成“可復用的品牌資產”，并與產品節奏、敘事重點、素材需求形成穩定配合。

但當合作規模持續放大時，它的承載上限也會開始顯現：規模化主要靠人力線性疊加，拓展達人、談判、審稿、數據復盤都高度依賴經驗與協同，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。不同執行者對達人篩選、內容質量的標準不一，直接導致產出參差不齊。同時，關鍵經驗與資源高度依附于個人，也會限制能力的持續積累。

Agency的強項在“速度與外部資源”。

在AI/科技這種新品密集的領域，優質Agency往往掌握現成的達人池與跑通的執行模板，能快速把一次Campaign拉起來，尤其適合“短期集中曝光”“節點發布”“從0到1試水”的階段。

它的結構性限制在于，因為Agency手中的達人資源高度集中，不同品牌在同一批達人/同一批用戶前反復出現的情況并不少見，長期來看可能帶來“同質化觸達”和“注意力內耗”；當品牌同時對接多家機構時，管理與協同成本不降反增。

這時候Aha就是一個很好的補位，通過系統化的匹配與執行機制，它并不依賴某一小撮“優質存量資源”，而是持續在更大的創作者空間中，挖掘可合作的有效供給。尤其是在AI/科技領域，用戶內容消費高度多元，爆款內容往往來自跨圈層創作者，且AI科技產品的受眾本身也分布在多個興趣領域中。當品牌長期圍繞有限的達人池和既定受眾標簽運轉時，很容易在不知不覺中把那些真正有效、卻不符合傳統畫像的創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信息質量，即輸入越準，則輸出越穩。對強品牌敘事、高度定制創意或需要復雜公關協同的項目，仍需人工參與關鍵節點把控。平臺的價值更集中體現在，把執行規模化，并讓數據持續復利，而不是取代所有人的判斷。

因此，當團隊進入規模化階段，真正的選擇題往往不是“誰更好”，而是誰能突破供給、執行、數據閉環與組織協同上的瓶頸。

簡單總結，In-house更像用組織一致性換內容深度，Agency偏向用外部資源換啟動速度，平臺型AI執行側重用系統化換并行與復利。

這里我們整理制作了一個三種執行結構的對比圖，如下。

通過清晰的對比，我們清楚地看到Aha相對于，傳統In-house和Agency模式的優勢。它的創新點在于，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企業帶來了數據、組織方面的新價值。

Aha，讓“AI員工”成為執行主力

當疊加人力逐漸成為規模化的瓶頸，答案其實已經開始顯現。

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

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

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

假設我們現在要完成達人合作，大致可以分為創建Campaig階段和執行Campaign階段。創建階段的工作側重于策略規劃、內容審核，核心在于創意性內容。執行階段則涉及了找人、比價、實時監測、數據復盤、資產沉淀、關系維護等環節。

Aha選擇在這里做清晰分工：策略與創意由人掌握，執行交給AI。

在Aha的人機協同模式中，Campaign的創建流程被精簡為三步。首先，輸入產品鏈接，由AI自動分析并提煉賣點與用戶畫像；隨后，設定活動與理想達人要求，并以此為依據選擇匹配模型，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，設置預算，平臺將基于此前用戶的全部設定自動篩選和生成達人名單，完成Campaign的發布。

接下來，執行階段才來到Aha真正干活兒的部分。結合之前提到過關于達人營銷規模的困境，我們也來看看Aha是怎么找尋最優解的。

第一解，多元合作最優解：跳出同質化投放，讓AI科技產品能夠實現多元達人合作的高并行與規模化落地。

在預算與目標規模明確的前提下，達人營銷真正的挑戰不再是“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性損耗。

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

與此同時，即便只聚焦AI科技類創作者，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，讓品牌的規模化達人合作成為可執行的常態，而非極限狀態。

在達人營銷規模化過程中，Aha首先修正的是一個常見但隱蔽的誤區，即對“完美達人”的過度期待。在實際投放中，許多品牌傾向于優先選擇深度懂AI、內容精致兼專業度極高的創作者，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，基于對產品、受眾與文案語義的理解，從用戶匹配度、內容適配性、歷史表現穩定性等維度進行綜合判斷。大量數據表明，真正跑出效果的內容，往往來自中長尾創作者，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測評等高密度領域，一些賬號表面數據亮眼，但在真實轉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作者、數據真實可用——這一步雖然有時會讓名單看起來不那么討喜，卻顯著降低了后續執行中的試錯成本。

第二個被系統性修正的誤區，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，但現實中的內容消費遠比標簽復雜。用戶的注意力分布高度多元，許多效果最好的內容，反而來自跨圈層創作者。

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作者。但同時也給了品牌方足夠的掌控權，可以在Campaign設置階段就選擇一個匹配精準度檔位。每個檔位都對應不同的匹配策略、覆蓋范圍，幫助客戶在投放前就對結果形成清晰預期。

找到候選人后，AI會帶著由算法模型計算的“最優一口價”進行建聯與談判。該價格綜合了達人歷史表現、實時受眾價值、平臺行情等數十個因子，減少因信息不對稱帶來的反復博弈，確保價格透明合理。

已經確認合作意向并完成價格談判的達人，將統一進入品牌的待審核列表。數據顯示，在Aha平臺上，品牌最快在48小時內，就能獲得一份已確認合作意向與最終價格的優質達人清單，從反選到落地的折損被降到最低。值得一提的是，在Campaign持續運行期間，達人仍可持續接單，清單相應不斷新增，品牌始終擁有可反選、可推進的達人儲備。

進入內容制作環節后，AI員工會7×24監控進度。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，確保內容按時交付。若達人因客觀原因需要延期，可通過平臺發起延期申請，并需經品牌確認后方可生效。過去需要品牌人工跟進與反復催促的環節，現由AI員工全部承擔，品牌只需在關鍵節點進行確認，做到最快一周即可發布內容。

第二解，效率最優解：組織維度的平臺管理體系，重拾對達人合作節奏的把控感。

Aha將所有達人合作執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、建聯進展，到多少達人已確認合作，所有狀態一目了然。

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，并授權其媒體平臺的一方數據。品牌看到的粉絲結構、曝光與點擊預期，均基于真實數據而非抓取或推算，本質上已經是“可用信息”，具備直接參考價值。這也是規模化階段，很多團隊開始更依賴系統而非人工經驗的原因之一。

在內容制作環節，AI員工會跟蹤全流程進度，達人直接在平臺提交內容，品牌可根據稿件提交情況，直接在平臺完成審稿與反饋。發布后，播放、點擊、互動、CPM/CPC等數據自動回收、實時更新，支持按平臺、按達人深度下鉆分析。

Aha平臺構建了完整的合作安全保障體系，確保每個環節真實、合規且可靠。通過動態更新的黑灰名單反作弊系統，保障合作達人身份與流量數據的真實可信。

同時，平臺提供自動化的合規簽約流程、品牌托管的資金安全機制及統一的內容執行標準。從合同簽署、費用支付到內容制作均有規范保障。

在傳統達人合作中，內容產出只是第一步，素材是否可復用、是否能用于后續投放，往往需要品牌再單獨向達人溝通授權，既耗時也高度不確定。

而在自動化合規體系下，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、協議簽署就已經一次性走完，達人側的協議里也會把內容素材的使用和授權寫清楚。同時，平臺提供達人投放碼，對于表現突出的內容，品牌可以直接基于既定規則進行加熱或二次使用，而無需再回到“單獨要授權”的反復溝通中。

資金安全保障這塊，同樣提供平臺級保障兜底。品牌預算在合作初期由Aha托管，達人完成內容制作并通過品牌驗收后，才會向達人結算。若出現達人違約、刷量或內容不達標等情況，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量達標后才釋放，確保品牌在可控、安全的資金環境下推進達人合作。

第三解，品牌復利最優解：將整個流程數據沉淀為可持續運轉的組織能力。

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構化，持續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、數據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快速上手。此外，得益于大量AI科技品牌的經驗與數據反哺，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容方向，實現快速的冷啟動。

達人營銷的下一個階段：AI成為基礎執行層

這種更適合大規模執行的達人營銷方式，正在逐漸被市場所認可。

據悉，Aha目前已成功服務三百多家AI科技類客戶。其中包括國內外大廠如Alibaba等，AI出海產品如Zeemo、Pixso、AutoCoder、Manna等，出海硬件產品如Clawlab等在內的眾多對效率與合規有極高要求的AI/科技品牌，都已將Aha視為達人營銷的核心執行層。

Aha告訴光子星球，在現有客戶中，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應用生成工具，即一句話生成AI應用。

其增長團隊曾陷入過傳統達人營銷困境中，傳統合作模式成本結構不夠靈活，效果分布不均，轉化集中在頭部，尾部達人幾乎無轉化，造成了預算浪費。內容創作與履約過程難以精準把控，溝通鏈條較長，常出現達人敷衍交付現象。戰線拉得過長，從達人篩選到內容上線，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平臺后得到了系統性解決。Aha幫助其繞過打包付費模式，實現精準直投，將成本降至原來的1/3到1/5。在供給與節奏上，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，實現了快速、持續的規模化投放。

更重要的是，Aha將Autocoder過去碎片化的建聯、談價、付款與內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定駕馭大規模的營銷增長。

從Aha的實踐中，能看到AI正在成為基礎執行層，接管從海量達人篩選、智能建聯、談判、內容催辦到數據回收的全流程苦役，未來AI員工有望成為標配。

隨著大規模人力的解放，AI科技團隊的角色將進一步升維為策略決策和創意師。營銷活動也將逐步演變為一個基于實時數據反饋，由AI自動進行A/B測試、內容微調與資源分配的自適應系統，而非而非按固定腳本執行的線性項目。

屆時，AI創業公司的核心資產將不再是廣告預算，而是獨有的創作者關系網絡、經過反復訓練的專屬AI營銷模型，以及由內容構成的品牌文化資產庫。

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

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