达人营销还在靠人力海选、反复议价、手动催稿？Aha 用 AI 员工重构全流程：从语义匹配精准找人，到算法定价、自动履约，把60–70分的重复工作交给机器，让人专注创意与策略。出海品牌正用这套系统化打法，把偶然爆款变成可复制的增长引擎。

这周，我又来北京了。与两周前到北京拜访了很多大模型厂商不同，这次我见了很多做AI应用的中小企业。

大家基本都在做同一件事情：出海。但出海可比在国内做产品复杂多了。一是海外营销水分很大，成本很高；二是链路复杂，信息不透明。

很多时候，你可能花了一万美金做投放，但实际转化只有几美金。这种情况，真的，心态崩了，交的全是学费。

最近，看到Aha（原Head AI）创始人Kay Feng分享了两篇blog，一篇讲实践，一篇讲技术。

blog链接：https://aha.inc/university

尤其是第一篇，我听完视频又看了文章，感觉这是我今年看过最有含金量的达人营销干货。讲得很细，而且很有实操意义。

Blog要点

先给大家简单介绍下Aha，这是一家致力于用人工智能重塑达人营销的初创公司，团队成员来自北美、亚洲等地，拥有连续创业、VC投资及TikTOK、阿里等大厂背景。

Aha主要提供的是，让AI员工接管达人营销的所有执行环节：匹配、建联、议价、合同、催稿与基础合规检查、数据监控和结算支付。

品牌只需把关关键决策，达人专注创作。其余繁琐、低效、重复的沟通与执行工作，全部由AI自动处理。

Aha从500万优质达人中匹配品牌方需求

产品上线6个月，已有多个头部大厂使用，包括AI出海榜TOP 50公司如AiPPT 、Vizard、Metagpt等，也都是用的Aha。

Aha创始人分享的blog要点有：

1）AI/SaaS的认知门槛普遍偏高，他们需要被解释与演示，而达人/创作者是品效合一的最佳方式。

2）创作者不是在“卖产品”，而是在示范一种工作方式/解决问题的过程，当用户认可这种范式时，转化自然发生。

3）AI时代，人和机器的分工要清晰。AI适合处理60–70分的事情：匹配、出价、谈价流程、催稿、数据追踪等。人适合70–100分的事情：创意、策略、判断、审核。

4）如何找到对的人：匹配靠语义，不靠标签。不要问“谁来发内容”，而要问“谁的受众最像我的用户”。这本质是“内容—受众—需求”三者的语义匹配问题，LLM天然适合干这活，比传统找标签更精准。

5）爆款是概率事件，靠感觉无法规模化。优秀品牌在早期一轮常投20–100位达人——不是撒网，而是用量换“规律”。

6）复盘只做两件事就够了：谁爆了&为什么（受众/形式/情绪点/节奏），哪类表达最易传播（标题/开场/钩子/演示路径）。

7）营销不该是人盯人的流水线，而是一套可研究、可迭代、可放大的系统。

从这篇blog、Aha的客户案例，以及我身边一些用过Aha的朋友的反馈中，其实能看到几个很一致的特点：

1）Aha能帮助品牌方更高效地合作大量中长尾达人，尤其是那些人工很难凭经验判断、但实际高度匹配的创作者。AI的语义理解能力可以挖出很多“被人类忽略的好达人”，让投放范围更广、样本更多、规律更清晰。

2）但是方向特别niche的产品，目前并不适合用Aha。因为可合作的达人池本身就很小，很难形成足够的样本量来跑出规律。

3）Aha更适合有充足营销预算、想系统化推进达人营销的品牌方。

因为只有在有一定预算、能开展多轮合作的前提下，AI自动化执行的匹配、建联、谈价、追踪和结算的能力才能真正发挥出来，让整个Campaign跑得更快、成本更低、效率更高。

但是对于期望通过Aha在短期内实现销量爆发的产品，Aha帮不上太多忙。

Blog原文

以下，是blog原文，来自AI翻译与人工精校。

开场：为什么写这篇复盘

大家好，我是Kay。过去六年，我几乎把所有时间都花在AI/SaaS行业的达人营销上。

从早年翻冷门博客、自己试错，到后来负责一款AI产品的出海增长，再到现在的Aha，我们与来自美国、东亚、欧洲的品牌合作，最近半年合计花出100万+美元的达人营销预算。这篇文章不是教程，也不是Aha的产品说明书。我们只是想把这笔钱背后踩过的坑与提炼出的规律，整理成可复用的判断标准，帮助更多团队：

识别哪些环节适合交给 AI，哪些必须留给人；

设计更健康的预算与周期；

用从数量到规律的方式把偶然爆款变成可复制能力。

一、为什么达人营销对AI/SaaS尤其有效？

再PLG（Product-Led Growth，产品主导增长）的产品，如果没有外部信任与内容曝光，也会被迅速淹没。AI/SaaS的创新度与认知门槛都偏高，它们需要被解释与演示。创作者不是在“卖产品”，而是在示范一种工作方式/解决问题的过程。当“和我同类的人”在真实场景里把工具用起来，转化自然发生。

它既能像内容营销一样沉淀品牌信任，又能像广告一样带来直接转化，是少有的品效合一渠道。

二、行业的旧病：人多、流程重、数据乱、反馈慢

传统做法要么靠in-house堆人，要么交给agency或外包，结果常见：

流程慢：找人、谈价、brief、签约、对账、人盯人；

成本高：沟通与管理开销往往超过媒体成本；

创新被挤压：真正该思考创意和策略的时间被消耗在执行上。

可操作建议：

用AI承接“重复沟通 + 初筛”，把人的时间留给创意、策略、审核。

明确“机器做多、人的判断做少但关键”，人不做机器适合做的事。

三、当AI介入：三大结构性变化（效率、定价、匹配）

1. 效率革命：自动建联与规模化外发

系统根据brief的受众语义智能匹配，自动生成邀约并批量外发，推进、对账、履约状态全流程追踪。触达量更大，但“相关性”更高，因为不是乱射，而是在找“同频人群”。

2. 定价革命：用算法给出“公允价”

实时模型会综合受众地域、粉丝质量、近20条内容表现、供需强度等因素，生成一口价。多轮拉扯被省略，谈价从几天变几分钟。

可操作建议：

把“是否出价/价格档位”的决策交给算法，把预算结构交给人；

核心复盘三件事：CPM/内容质量/受众重叠度。

3. 匹配革命：从“找人”到“找语义”

不要问“谁发AI内容”，要问“谁的受众像我的用户”。语义匹配相较标签匹配更稳健，决定了转化的基线。

可操作建议：

给AI的Brief里写用户画像的细节，如“效率焦虑/自动化/独立开发者/出海运营”等；

Brief不要只写“找某赛道达人”，而要写清理想用户画像与典型使用场景；

KPI兼顾“声量（曝光/讨论）+ 效果（注册/CPC/试用）”，避免只看单一指标。

四、AI与人：分工边界

可操作建议：

把AI当“运营系统”，而不是“创意替代者”；

人类保留“味觉/判断”，决定最后30分的上限。

五、开做前先想清楚：预算 × 周期 × 结果

最低推荐周期：给自己≥12周（3个月）的验证窗口。

合理预算：（美金区间，供参考）

可操作建议：

不要只投一两周、几千美元，就想见奇迹；

节奏>一次性力度：每轮结束必做“胜因复盘”，下一轮只放大赢法。

六、怎么选人&怎么定价：比粉丝量更重要的“三件事”

Aha算法定义匹配的秘诀：

• 谁在看他（受众重叠）：决定“值不值得投”
• 内容能不能自然嵌入：决定“能不能被喜欢”
• 价格是否公允：决定“值不值这钱”

Aha算法定价秘诀：

• 受众价值：学生 < 职业画像 < 决策者向；
• 平台权重：YouTube长视频CPM≈TikTok短视频的~8×；
• 地域权重：同量级播放，美区价可为部分亚非区域的~5–7×；
• 近期表现：看近20条“自然/商单”混合的真实表现；
• 供需强度：稀缺垂类自动上浮 10–50%。

可操作建议：

强契合者可溢价拿下（提高成功率）；弱契合者只在低价时入手（做对照样本）。

从系统推荐里择优50%–80%开始合作——低于50%往往是“过度理想化”。

七、为什么要“拼数量”：用样本把概率变成确定性

爆款是概率事件，靠感觉无法规模化。优秀品牌在早期一轮常投20–100位达人——不是撒网，而是用量换“规律”。

每轮只复盘两件事：

1. 谁爆了 & 为什么（受众/形式/情绪点/节奏）；
2. 哪类表达最易传播（标题/开场/钩子/演示路径）。

下一轮就只投“高效样本”，把爆款公式沉淀进brief模板，让后续的博主学习。

八、那些达人营销做得特别好的公司，是怎么做的？

在过往跟客户的沟通里，我们看到了几类让人印象很深的客户。

他们不一定是预算最大的，却几乎都做对了一件事——让AI接管重复，把人留给判断。

Aha合作客户一览

案例一｜MetaGPT X：从人工判断到 AI 决策

MetaGPT X 是一家全球领先的 AI 公司。

他们一直在思考一个问题：

“如果 AI 能写代码、生成应用，那品牌的增长能否也更智能、更可量化？”

在此之前，他们的达人营销流程和多数科技公司一样：

靠人工找达人、谈价格、做表格、复盘数据。

流程慢、试错多、决策周期长。

接入 Aha 后，一切开始被系统化，整个campaign从构想到上线，只用了两周。

他们第一次感受到——营销这件事，也可以像开发一样被“版本化”。

MetaGPT X 用 AI，不是为了减少人，而是让增长体系像产品一样：可控、可量化、可复用。

这是新的趋势：从“人管人”，到“AI管增长”；从靠感觉决策，到靠数据和反馈持续优化。

案例二｜OnlyOffice：用“验证速度”驱动增长

这是一家欧洲的开源办公软件团队。

过去他们每次投放都要靠人工筛选达人、谈报价、发brief、核账——一个campaign经常拖上几个月。

接入AI后，系统自动完成匹配、定价、brief生成与履约追踪。

几周内，他们的内容就触达到全球专业人群。

负责人说：

“我们以前关心的是成本，现在更关心验证速度。”

AI 带来的不是单纯降本，而是更快地试错、更快地学习、更快地增长。

他们不再用人力去“验证一个想法”，而是用系统去跑出一个闭环。

案例三｜一个北美创始人的转变：从“盯人”到“被盯”

“以前我们最高峰雇了六七个实习生，每天发邮件、填表、拉清单。一轮campaign要两三个星期，最后能签下来的不到十分之一。”

后来，他们让AI接手。

系统每天自动发上万封邀约邮件，三天就能完成几百个创作者沟通。人只要看仪表盘，挑选合适内容、确认预算。

创始人笑着说：

“以前是我在盯人，现在是系统在盯我。”

那种轻松，不是因为省了钱，而是终于能回去思考——“哪条内容最像我们要的风格？”

案例四｜一个日本品牌解决了“跨国慢病”

他们的团队在东京，创作者分布在十几个国家。

最大的问题是：时区。

“发个 brief，等一封邮件，要等24小时。”

AI接入后，系统会自动识别达人所在时区，在当地白天发邀约、确认价格、生成合同。品牌方第二天醒来，仪表盘上就能看到所有确认状态。

负责人说：

“以前像异地恋，现在像远程办公。”

他们没增加人手，却能同时跑三倍的活动。效率，不在加人，而在减少等待。

案例五｜一个小型教育AI团队的“系统记忆”

这是一个三个人的创业公司。

创始人说：“以前我们靠Excel活着。”

每次合作都要重写brief、重新催稿、重新整理素材，一次campaign做完，累得不想再做第二次。

换成AI系统后，合同、素材、沟通记录、视频链接，全都自动归档。下一次campaign直接复用上一次的模板。

“那种‘一切重新来过’的感觉没了。”

AI没让他们变成大公司，但让他们有了连续性——可以一直往前做，而不是反复从零开始。

九、安全与信任：托管机制让合作“有凭证可追溯”

行业经常会有付款困难，或者达人做一半跑了的情况，钱付出去了也追不回来。现在Aha担保了这部分，下单会有资金托管，未交付自动退款；订单号、交付物、时效全追踪。

可操作建议：

一切合作不要预付款；

尽量避免私下转账；

海外团队尤其要把合规/结算/税务纳入标准流程。

十、60–90天落地路线图

第1–2周（启动）

明确ICP受众画像

AI 跑20–50位达人首轮

第3–4周（验证）

放大40–80位达人；建立爆款的认知，沉淀 brief 模板；

看“CPM/CPC”，淘汰差的画像和内容形式。

第5–8周（扩量）

针对“高效样本”做2倍预算扩张

第9–12周（固化）

形成“常驻 + 爆点”campaign的排布

结语：AI 不是替代人，而是把人放回“判断与创造”

AI目前在真实的应用里只有60–70分，但它足以把“70 分以内”的重复与琐碎干净解决，这是非常占用时间的。让人终于可以把时间花在“70–100 分”的策略与创意上。

营销不该是人盯人的流水线，而是一套可研究、可迭代、可放大的系统。

我们希望这篇实录，能帮你少花几个月试错，更快建立自己的“爆款公式”。

写在最后

说实话，看完这段分享后，我自己也学到了很多。

对于品牌方而言，我相信这篇blog一定会对你有所裨益。

Aha的上手门槛不高，但也不是“一按就能出爆款”的魔法按钮。

它作为一个AI达人营销员工：

能帮你把繁琐流程都搞定，但前提是你得愿意投入一点时间，把目标讲明白、把需求讲清楚。教程一定要看（我自己第一轮也看了好几遍LOL），一旦理顺了，你会发现整个执行效率会被彻底拉满。

通过Aha，把大量复杂的、繁琐的流程交给AI，把前瞻的、快速的决策交给自己，快速执行，快速迭代。

毕竟，AI时代，唯有拥抱变化、适应变化，才是最好的护城河。

别站在岸边看，跳进去，你才是浪潮的一部分。