来源：MacTalk

最近看到一个数据，中国达人营销市场连续 4 年保持 120 亿美元规模，全球达人营销市场规模已超 300 亿美元，预计 2030 年可达 1218.1 亿美元。

什么是达人营销？举个例子，以前我做极客时间，有很多领域专家在极客时间上写了付费专栏录了视频，除了官方和作者自己运营推广，我们还会找一些相关领域有影响力的人合作，让他们用自己的账号帮助把内容产品讲给他们的读者听，促进产品曝光、销售。

这些有影响力的人，就是“达人”，整个过程——找人、谈合作、创作内容、发布推广、效果复盘就是达人营销。

在很多 AI / 科技出海团队里，达人合作是一道“必须做”的选择题。信息爆炸的时代，酒香也怕巷子深啊， 现在有了 Coding Agent 的加持，做出一款产品并不难，“产品创新、切中需求、质量过硬”只是入场券。怎么做好 Marketing，怎么做增长才是大家真正要解的课题，产品教育、信任建立、口碑扩散，这些在今天越来越依赖真实的内容与社区分发——用户需要“看到别人怎么用”，才能理解其中的价值，你需要一个“中间人”，帮你去塑造差异化使用场景，完成对自己产品的价值翻译，触动潜在的人群。

现在的海外市场环境竞争很激烈：算法极其高效地抹平了单点红利。比如你花大价钱和一个油管大 V 合作，粉丝量很大，但很可能是营销号。运气好，合作了几个真实达人，带来流量窗口期也极短，转头就被竞品像素级覆盖了。

所以，达人营销必须从单次合作，想办法变成长期、高频、稳定的市场行为，同时得跳出小圈子，找到大量多元、有差异化的达人，实现产品的长期推广。

假如你是做 AI 产品的，以前大家习惯去油管或推特找“AI 测评博主”。有需求就有供给，很多账号——比如我知道有不少印度号——就做这个生意，数据注水、受众重叠严重。 真正的增长点，其实在“圈外”，比如做 AI 视频工具的，核心用户肯定不是天天看 AI 新闻的人，而是想做 TikTok 赚钱的电商卖家，是想在油管做内容的视频博主，找到这些真实场景里的用户，比投一百个同质化的 AI 测评号有用得多。

但问题是，这些人在哪？如何规模化地触达他们？这就引出了执行层面的巨大挑战。

1

很多企业在刚开始做达人营销时，会有一种“这事儿很简单”的错觉。 搞一个 Excel，多发几封邮件就能搞定。这在小规模阶段是成立的，比如预期和 10 人合作，那我找 100 个目标对象，谈下 10 个就可以了。

当需求从试水阶段，变成规模化的长期达人营销，这个漏斗的压力会指数级暴增。 找人、建联、谈价、合同、催稿、审稿、数据回捞、财务结算…… 任何一个节点的延迟，都会迅速反应在增长指标上。

怎么解决呢？以前往往是两招：In-house 和 Agency。这俩词也是行业用语，看着洋气，其实前者就是扩编，招人，沉淀业务能力，但人多了成本高，协作复杂度也增加了，你没办法确保每个人对于 “达人选择” “ 内容审美”的标准是一致的。

后者就是找机构，找外包，多家并行。人家有项目经验、现成的资源，快速落地能力也强。但说白了，他们的经验是跟着项目沉淀的，今天 A 用过的达人，也能用给 B，只要你俩在一个行业。最终的结果就是多个品牌在同一批达人中反复投放，用户重叠度随之上升，陷入没有必要的“内卷”中。

在海外的 AI / 科技赛道，很多团队还会遇到一个更现实的问题：垂直 AI / 科技的代理机构非常少，单机构签约达人规模有限，合作量存在明显天花板。

2

AI 时代，能不能搞定这件麻烦事呢？

答案是肯定的。既然 Coding Agent 已经能帮程序员写代码、跑测试，为什么不能有 Marketing Agent 来帮市场人跑流程、谈价格？

任何痛点都值得用 AI 去尝试解决。今天要聊的这块 AI 产品叫做 Aha (https://aha.inc)，是一家试图用 AI 解决达人营销执行问题的产品。

它的逻辑和 Coding Agent 的进化史非常相似：当大模型具备了强大的逻辑推理和长程任务执行能力后，那些高度重复、链路冗长、却长期依赖人类堆时间的标准化执行节点，开始尝试让 AI Agent 去搞定。

Aha 不做 AI 助手，不做单点工具，而是从 0 到 1 构建一套由 “AI 员工” 完整推进达人营销全流程、完成“品牌与达人高效撮合”的双边平台。AI 员工在这个环节会接管整条达人营销的链条，从找达人、建联议价、协议、到风控和结算、数据回流。

对于品牌来说只需要做三件事：创建 Campaign、确定最终合作的达人、审核达人内容、复盘数据效果。

先聊聊 Campaign创建

我拿 ChatGPT 做测试，输入网址，Aha 会先分析你的产品网站，40 秒后会生成一份完整的产品信息：包含基础 Logo 、竞品、卖点、目标人群等。

测试下来，它识别到了 ChatGPT 的竞品是 Claude、Gemini，对于产品卖点、目标人群的理解也很准确。如果你想要逐条优化，使用它的编辑修改功能即可。

接下来，选择好你需要的达人匹配模式、填好目标推广平台、目标市场（国家地域）、语言等信息，设置好投放预算，Campaign 就创建完成了。

3

创建 Campaign 后 ，AI 会怎么执行呢？

第一，根据你的 Campaign 信息，将竞品、受众画像、达人画像等信息都纳入匹配逻辑当中，跳出同质化的小圈子，去公海里“捕鱼”：

Aha 的 AI 员工不依赖浅层标签，而是像专家一样一样思考：“这个达人的受众和你的产品目标人群匹配吗？” “这个竞品在推哪一类人群” 。 通过召回、粗排、精排三层漏斗的筛选，帮你做两件事：

1、破圈： 依托 500万+达人池，从中找到那些分散、多元、但具备真实使用场景的达人（比如教人赚钱做图的设计师、、教人写代码，分享行业干货的程序员），而不是盯着那几个头部评测号卷。

2、去水： 在匹配阶段就自动过滤掉营销号、买量号。刷数据账号等。

第二，发邮件敲定合作意向，确认最优一口价

这个行业里最深的坑就是报价不透明，同一个达人对不同的品牌报价是不一样的，中间如果涉及 Agency 合作，价格会更高。Aha 的解决方案是“动态计算一口价系统”。AI 会综合达人的历史商单表现、实时受众价值、平台 CPM 行情、国家系数等因子，计算出一个合理的“best price” ，并直接和达人谈判。如果达人不接受，可以进一步议价，最终落听一个可合作的合理报价。

当 AI 员工完成完成上述两步，48 小时内就会有达人陆续接单。过去做达人合作，最心累的是看得见用不上。选好了一批号，去谈的时候才发现要么太贵、要么没档期。 现在 Aha 把这个逻辑反过来了：AI 先帮你把价格、意向都谈妥了，再让你选。你在「待确认列表」看到的达人，都是“Ready”状态。同时每位创作者的 CPM / CPC 预估会在看板清晰标注，帮助用户速判断投入产出。 当你确认合作，达人就能立即推进内容制作。并且在 Campaign 持续运行期间，会有达人持续接单，所以你在合作过程中始终拥有可反选、可推进的达人储备。

进入内容制作环节的达人，你也可以随时在后台查看达人进度：内容制作中的有哪些、待发布的有哪些、已发布的有哪些。也能直接在平台完成审稿与反馈。

第三，不仅管 “找人”，还管 “杂事”

科技产品合作有个特殊的痛点：和达人合作的需要的前置信息极其繁琐。

• 如果你是软件（AI / SaaS 产品）：需要收集达人的测试邮箱，给达人充值 Credit。

• 如果你是硬件（消费电子）：需要收集地址、寄送样品、追踪物流。

这些过去需要邮件反复沟通、追踪的琐事，Aha 也作为平台功能点实现了。 只要你在 Campaign 开始前设置了这一收集需求，AI 员工会自动在达人端平台提醒达人填写对应信息。避免后续反复沟通导致内容延误。

当内容进入到执行过程，AI 还会24/7 全天候内容制作进度，自动模拟人工进行多轮催促，直至内容按要求交付。

在这个体系里，你不需要逐个找人，写邀约邮件，不需要反复给 Agency 沟通细节，也不需要焦虑没有大量达人可以推进合作。你需要做的，就是设置好 Campaign：你的产品卖点、受众画像是什么、目标投放国家和平台、达人画像是什么，以及预算上限多少？当这组“指令集”定义完成之后，Aha 的 AI 员工就会持续接管，持续执行。

4

在规模化需求下，小概率的风险会因为人数叠加会被放大。Aha 在风控这个环节是怎么做的？

他们的解法是，把之前靠经验处理的风险，变成可以提前规避的动作。

第一，验证达人信息。过去达人发给你数据截图， PS 的咱也不知道啊。 Aha 是不信截图的，在达人接单前，必须把一方媒体账号数据授权给平台。这意味着，你在后台看到的达人粉丝画像、播放量预估，是直接从 YouTube、TikTok 官方后台拉出来的。数据真实，可直接用于判断，决定要不要推进合作。

第二，保障资金安全。品牌方最怕钱打过去了，人找不到，或者内容质量一塌糊涂，完全不符合要求。Aha 是通过资金托管的方式解决这个问题的。品牌方的钱先充值到平台里而不是直接付给达人。 只有达人把活儿干完了，作品通过了品牌方的审核，钱才会打给他。 如果达人跑单、违约、内容质量不达标，这笔钱可以直接退回到你的账户，保证每一分钱都花在刀刃上。

第三，确保流程合规：Aha 的 AI 会在合作开始前，完成达人与广告主双方的身份验证、代签约授权、协议签署归档等流程。这里还有个很实用的点： 达人端合作协议含达人素材授的条款，创作出来的内容你想用在哪就用在哪。同时AI 也会强制要求达人提供“广告投流码”（比如 TikTok 的 Spark Ads Code）。 以前经常出现视频火了，想投流加热，发现没授权或者找不到达人。现在，码就在后台，想投随时投，不用再反复沟通。

5

基于 Aha 的这种业务模式，用户可以把单次 Campaign 消费，变成品牌可长期增值的资产，也就是复用与复利。

了解AI 行业的的人都知道，AI 是可以拥有 Memory（长期记忆）和 Feedback Loop（反馈闭环）的，这也是 AI 产品最迷人的地方：越用越聪明。 在 Aha 这里，你在平台上的每一个决策，其实也在反向训练它。

• 当你拒绝了一个达人，AI 会分析原因：是调性不符？还是 CPM 太贵？

• 当跑出了实际的数据，AI 会分析：什么样的达人数据好，什么样的达人数据差。

每一次的“拒绝”或“确认”，都会被记录和学习，并在下一轮的达人合作中，进行更精准的匹配与自我迭代。

6

当然了，产品好不好用，还得看谁在用。在 Aha 服务的客户里，有 Alibaba 背后的核心 AI 产品，也有不少单月预算超过 10 万美金的出海玩家。

Logo 好看吧，但我还是喜欢和真正的客户交流。在 Aha 的客户里，我一眼看到了 AutoCoder ，他们增长负责人七七正好是我朋友。为了更好里的了解这款产品，我特意找了七七聊了聊他们使用 Aha 的真实体验。

七七也没客气，直接跟我复盘了他们之前的血泪史。 她说之前是把这块业务外包给了 Agency。结果呢？“当时走 Agency 的注册成本，是我们直接投广告的 3 到 5 倍。而且落地十个达人，可能只有两三个是有效的，剩下的几乎没什么量。”

后来是投资人推荐，他们决定试一试 Aha，到目前他们已经合作了一百多个达人。

我问她，从“外包” 转回 “自己做”，工作量是不是变大了？ 她说：“在 Aha 上，筛选一个达人大约只要 2 分钟。我每天只需要投入 1–2 小时，就能推进整条达人营销链路。 整体效率提升了 80% 以上。”

听完七七的反馈，我挺有感触的。最懂 AI 的出海玩家，都会尝试用 AI 重构自己的生产关系，这应该是一个必然的趋势。

7

谁适合使用 Aha 呢？MacTalk 介绍过很多 AI 产品，有的是为了尝鲜和学习，有的是为了解决真问题。Aha 显然属于后者。 它不适合所有人，但如果你的公司符合以下 3 个特征：

1、业务出海：你的主战场在海外，产品形态是 Web、App 或消费电子。

2、产品成熟：有明确的使用场景，已经过了 PMF（产品市场契合）阶段，需要开始上量了。

3、有大量达人的落地诉求

我建议你试试 Aha 这款产品。这个网址可以进行完整的体验：https://aha.inc/

在我看，Aha 这个产品的真正价值在于，把规模化从一场“不可预测的手工劳动”，变成一套可控的、可落地执行系统：AI 来干苦活累活，品牌方把精力放在策略判断、内容把关与创造性协作上。

当稳定和规模性变成一种系统能力，增长才会开始出现复利。

特别声明：以上内容仅代表作者本人的观点或立场，不代表Hehson财经头条的观点或立场。如因作品内容、版权或其他问题需要与Hehson财经头条联系的，请于上述内容发布后的30天内进行。