酒香也怕巷子深，AI产品如何打赢认知战？

撰文| 郝 鑫

编辑| 吴先之

圈子内一直流传着一句话，“AI一周，人间一年。”

当技术迭代坐上了火箭，背后是AI初创公司集体的“痛”：最前沿的技术发展与用户认知之间形成了鸿沟，产品功能日新月异，但用户理解却严重滞后于市场。

有人调侃，大模型才三年，已经有一批AI公司倒下，其中一些至死，用户都不曾知晓其姓名。

在这个时代，酒香，最怕巷子深。特别对于有出海业务的AI公司，竞争拓展至全球化，高高在上又广撒网式的营销，已经逐渐失灵。

研究完一些既有成功案例后，我们发现“达人营销”正在从可选项转变为必答题。典型如Kimi，早期通过科研博主、留学生、科技博主“一次性上传XX”系列测评，快速建立起“超长上下文本”的认知差异；MiniMax的Talkie，则凭借海外TikTok、X等平台的达人和用户“二创”，直接拉动了应用下载量。

达人营销的本质，是通过用户信任的“代理人”，以最低成本，完整深度产品教育与场景渗透。

然而，营销领域存在着巨大的幸存者偏差，幸运儿只是少数。当一家公司决心All in达人营销时，一个更棘手的“执行鸿沟”随之出现了。

某家AI创业公司告诉我们，规模化是达人营销过程中最大的“拦路虎”，“即便在预算充足的情况下，达人合作从几十人扩大到几百人时，团队也会陷入效率、管理和数据的全面失控”。

面对传统营销模式下，存在的规模化结构性痼疾，Aha的AI化解决方案将如何破局？

规模化，正在逼近达人营销的人力边界

在与多位AI/科技公司创始人和出海产品市场负责人的交流中，“规模化”几乎是每一次讨论都会出现的关键词。

许多人提到，虽然AI科技公司的第一站往往是Product Hunt，但每天超过100个新产品上线，真正能留下长期印象并形成付费使用的只是少数。在注意力高度稀缺的环境下，单点曝光很难奏效，想进入用户的认知范围，往往只能依赖多元、高频、稳定的触达，反复出现在不同使用场景中。达人营销也因此成为不少AI公司长期采用的渠道之一。

但即便如此，结果依然充满不确定性。这更像是一场概率游戏，爆款难以被精准预测，只能通过不断放大样本量来提高命中率。这也使得AI创业公司在实际操作中，不得不走向规模化投放，竞争的本质逐渐演变为用户心智与注意力的密度之争。

随着投入加深，问题也逐渐浮现。

一位负责海外市场的增长负责人告诉我们，在实际执行中，达人营销的复杂度远高于预期。“一开始觉得多找一些达人就好，但很快发现事情不是这么算的”。

从流程上看，一次完整的达人合作通常包括找人、建联、谈价、合同、内容、审稿、发布、数据和结算9个步骤。在合作规模较小时，这些工作尚可在市场团队内部协调完成。

“当达人数量超过临界点时，那便成为一个系统性的工程。”

按照一线执行经验，达人合作数量从10人加到100人，带来的并不是工作量简单增加10倍，而是一次成倍放大的执行复杂度。

以一个并不激进的假设为例，如果最终合作率在1%左右，想要真正落地100位达人，前期准备工作就意味着需要筛选、建联、沟通上千位候选人。每一位达人至少要经历初筛、建联、报价沟通、内容确认、发布跟进与数据回收等多个节点，哪怕每个节点只多一次往返，叠加起来的跟进次数也会迅速失控。

规模扩大带来的，不只是“多做点事”，而是沟通、确认、跟进与复盘等管理成本的指数级放大，最终叠加为效率、管理、数据与风险的多重压力。

这时候，解决的办法有两个，要么从内部增派执行人手，要么找外挂。借用他们的行话叫：扩建In-house团队或引入外部Agency。这是达人营销进入规模化阶段后，为缓解执行压力，品牌通常会选择的两种路径。

这两种方式在不同发展阶段各有优势，也都曾在实践中被广泛验证过。但当合作规模进一步放大、执行周期被拉长，这两种解法本质上仍然围绕“人”展开，很难从根本上解决规模化执行的结构性问题。也正是在这种情况下，Aha这个以“AI员工”为执行主力的达人营销平台作为第三种模式，开始进入更多团队的视野。

如果把达人营销的规模化拆成几个最关键的工程问题：供给能不能持续扩张、执行在多项目并行时能不能稳定、数据能不能沉淀复用、回收追踪是否及时、价格是否可控、以及长期组织能力是否越做越强。这三种模式的优势边界其实非常清晰。

In-house的强项在“深度”。

团队对产品与用户的理解更一致，决策链更短，更容易把达人内容做成“可复用的品牌资产”，并与产品节奏、叙事重点、素材需求形成稳定配合。

但当合作规模持续放大时，它的承载上限也会开始显现：规模化主要靠人力线性叠加，拓展达人、谈判、审稿、数据复盘都高度依赖经验与协同，投入一旦上到多项目、多达人并行，管理成本会以非线性的方式膨胀。不同执行者对达人筛选、内容质量的标准不一，直接导致产出参差不齐。同时，关键经验与资源高度依附于个人，也会限制能力的持续积累。

Agency的强项在“速度与外部资源”。

在AI/科技这种新品密集的领域，优质Agency往往掌握现成的达人池与跑通的执行模板，能快速把一次Campaign拉起来，尤其适合“短期集中曝光”“节点发布”“从0到1试水”的阶段。

它的结构性限制在于，因为Agency手中的达人资源高度集中，不同品牌在同一批达人/同一批用户前反复出现的情况并不少见，长期来看可能带来“同质化触达”和“注意力内耗”；当品牌同时对接多家机构时，管理与协同成本不降反增。

这时候Aha就是一个很好的补位，通过系统化的匹配与执行机制，它并不依赖某一小撮“优质存量资源”，而是持续在更大的创作者空间中，挖掘可合作的有效供给。尤其是在AI/科技领域，用户内容消费高度多元，爆款内容往往来自跨圈层创作者，且AI科技产品的受众本身也分布在多个兴趣领域中。当品牌长期围绕有限的达人池和既定受众标签运转时，很容易在不知不觉中把那些真正有效、却不符合传统画像的创作者排除在合作范围之外。

当然Aha也有天然边界，平台效果高度依赖客户给出的Campaign信息质量，即输入越准，则输出越稳。对强品牌叙事、高度定制创意或需要复杂公关协同的项目，仍需人工参与关键节点把控。平台的价值更集中体现在，把执行规模化，并让数据持续复利，而不是取代所有人的判断。

因此，当团队进入规模化阶段，真正的选择题往往不是“谁更好”，而是谁能突破供给、执行、数据闭环与组织协同上的瓶颈。

简单总结，In-house更像用组织一致性换内容深度，Agency偏向用外部资源换启动速度，平台型AI执行侧重用系统化换并行与复利。

这里我们整理制作了一个三种执行结构的对比图，如下。

通过清晰的对比，我们清楚地看到Aha相对于，传统In-house和Agency模式的优势。它的创新点在于，完全打破了达人营销人力资源密集分布的困境，提升效率的同时，也为品牌和AI企业带来了数据、组织方面的新价值。

Aha，让“AI员工”成为执行主力

当叠加人力逐渐成为规模化的瓶颈，答案其实已经开始显现。

真正需要被重新思考的，不再是“谁来做”，而是哪些工作，本就不该继续由人来完成。

要解答这个问题，需要回归营销的本质。其本身价值不在于执行过程如何进行，而在于对市场策略和方向的思考、理解、判断以及创造。

这也是我们接触的一家面向To B，专注于AI达人营销领域的公司——Aha的想法。Aha认为，既然创意大于执行过程，那为什么不让AI来解放人类工作。

假设我们现在要完成达人合作，大致可以分为创建Campaig阶段和执行Campaign阶段。创建阶段的工作侧重于策略规划、内容审核，核心在于创意性内容。执行阶段则涉及了找人、比价、实时监测、数据复盘、资产沉淀、关系维护等环节。

Aha选择在这里做清晰分工：策略与创意由人掌握，执行交给AI。

在Aha的人机协同模式中，Campaign的创建流程被精简为三步。首先，输入产品链接，由AI自动分析并提炼卖点与用户画像；随后，设定活动与理想达人要求，并以此为依据选择匹配模型，决定筛选达人速度和范围，辅以标记示例达人来校准模型的个性化理解；最后，设置预算，平台将基于此前用户的全部设定自动筛选和生成达人名单，完成Campaign的发布。

接下来，执行阶段才来到Aha真正干活儿的部分。结合之前提到过关于达人营销规模的困境，我们也来看看Aha是怎么找寻最优解的。

第一解，多元合作最优解：跳出同质化投放，让AI科技产品能够实现多元达人合作的高并行与规模化落地。

在预算与目标规模明确的前提下，达人营销真正的挑战不再是“要不要做”，而是如何在放大样本量的同时，避免人为判断带来的系统性损耗。

Aha的实践恰好回应了这一问题，其优质达人储备量已超过500万，覆盖海外5大主流平台与140多个国家和地区，能够支撑多平台、多国家、多语言同步分发的投放需求。

与此同时，即便只聚焦AI科技类创作者，供给也已覆盖了AI Coding、AI Design、AI Video、AI Costumer、效率工具与学习等多个类别，让品牌的规模化达人合作成为可执行的常态，而非极限状态。

在达人营销规模化过程中，Aha首先修正的是一个常见但隐蔽的误区，即对“完美达人”的过度期待。在实际投放中，许多品牌倾向于优先选择深度懂AI、内容精致兼专业度极高的创作者，但这类达人往往溢价高、接单能力有限，难以支撑长期放量。

Aha的匹配逻辑并非简单的标签筛选，而是让大语言模型像资深营销专家一样，基于对产品、受众与文案语义的理解，从用户匹配度、内容适配性、历史表现稳定性等维度进行综合判断。大量数据表明，真正跑出效果的内容，往往来自中长尾创作者，而非第一眼最“完美”的那一小撮达人。

与此同时，AI还在匹配阶段统一识别并过滤营销号、水号与异常账号。尤其是在AI测评等高密度领域，一些账号表面数据亮眼，但在真实转化和点击成本上长期失效，这类达人即使在人肉判断或传统工具中也不易被识别。通过前置过滤，Aha将这些潜在高风险账号排除在品牌视野之外，确保合作对象是真实创作者、数据真实可用——这一步虽然有时会让名单看起来不那么讨喜，却显著降低了后续执行中的试错成本。

第二个被系统性修正的误区，是对“精准受众”的理解过于狭窄。许多品牌习惯于将目标用户绑定在某一类垂直达人身上，但现实中的内容消费远比标签复杂。用户的注意力分布高度多元，许多效果最好的内容，反而来自跨圈层创作者。

基于这一认知，Aha的匹配策略并非收紧，而是通过更广泛但有约束的筛选逻辑，避免因受众定义过窄而错失真正有效的创作者。但同时也给了品牌方足够的掌控权，可以在Campaign设置阶段就选择一个匹配精准度档位。每个档位都对应不同的匹配策略、覆盖范围，帮助客户在投放前就对结果形成清晰预期。

找到候选人后，AI会带着由算法模型计算的“最优一口价”进行建联与谈判。该价格综合了达人历史表现、实时受众价值、平台行情等数十个因子，减少因信息不对称带来的反复博弈，确保价格透明合理。

已经确认合作意向并完成价格谈判的达人，将统一进入品牌的待审核列表。数据显示，在Aha平台上，品牌最快在48小时内，就能获得一份已确认合作意向与最终价格的优质达人清单，从反选到落地的折损被降到最低。值得一提的是，在Campaign持续运行期间，达人仍可持续接单，清单相应不断新增，品牌始终拥有可反选、可推进的达人储备。

进入内容制作环节后，AI员工会7×24监控进度。对于逾期未提交的达人，AI会模拟人工进行多轮、友好的提醒催办，确保内容按时交付。若达人因客观原因需要延期，可通过平台发起延期申请，并需经品牌确认后方可生效。过去需要品牌人工跟进与反复催促的环节，现由AI员工全部承担，品牌只需在关键节点进行确认，做到最快一周即可发布内容。

第二解，效率最优解：组织维度的平台管理体系，重拾对达人合作节奏的把控感。

Aha将所有达人合作执行过程都沉淀在一个可视化的平台上，彻底告别散落的表格、邮件和群聊。全局进度一览无余，从AI匹配了多少达人、建联进展，到多少达人已确认合作，所有状态一目了然。

缩短决策链路，意向达人汇聚在“待确认列表”，每位达人都附有详细报价、CPM预估、粉丝画像及AI匹配度分析，品牌做判断的成本会被显著压缩。Aha之所以能支撑快速决策，是因为它建立在达人在接单前需完成身份认证，并授权其媒体平台的一方数据。品牌看到的粉丝结构、曝光与点击预期，均基于真实数据而非抓取或推算，本质上已经是“可用信息”，具备直接参考价值。这也是规模化阶段，很多团队开始更依赖系统而非人工经验的原因之一。

在内容制作环节，AI员工会跟踪全流程进度，达人直接在平台提交内容，品牌可根据稿件提交情况，直接在平台完成审稿与反馈。发布后，播放、点击、互动、CPM/CPC等数据自动回收、实时更新，支持按平台、按达人深度下钻分析。

Aha平台构建了完整的合作安全保障体系，确保每个环节真实、合规且可靠。通过动态更新的黑灰名单反作弊系统，保障合作达人身份与流量数据的真实可信。

同时，平台提供自动化的合规签约流程、品牌托管的资金安全机制及统一的内容执行标准。从合同签署、费用支付到内容制作均有规范保障。

在传统达人合作中，内容产出只是第一步，素材是否可复用、是否能用于后续投放，往往需要品牌再单独向达人沟通授权，既耗时也高度不确定。

而在自动化合规体系下，这类问题被前置处理。合作真正开始之前，身份校验、签约授权、协议签署就已经一次性走完，达人侧的协议里也会把内容素材的使用和授权写清楚。同时，平台提供达人投放码，对于表现突出的内容，品牌可以直接基于既定规则进行加热或二次使用，而无需再回到“单独要授权”的反复沟通中。

资金安全保障这块，同样提供平台级保障兜底。品牌预算在合作初期由Aha托管，达人完成内容制作并通过品牌验收后，才会向达人结算。若出现达人违约、刷量或内容不达标等情况，均不向达人付款（品牌可申请退款）。每笔达人费用仅在该达人质量达标后才释放，确保品牌在可控、安全的资金环境下推进达人合作。

第三解，品牌复利最优解：将整个流程数据沉淀为可持续运转的组织能力。

Aha带来的不仅是单次效率提升，更是组织能力的数字化沉淀。越用越懂客户，品牌在平台上的每一次选择，例如选择或拒绝某个达人、审稿偏好等都会被记录并结构化，持续训练属于每个品牌的投放模型，让下一次匹配更加精准。

能力归属于组织，所有流程、数据和洞察都沉淀在平台上，不会因人员流动而流失，新人入职即可基于历史资产快速上手。此外，得益于大量AI科技品牌的经验与数据反哺，Aha能帮助新客户快速找到在该赛道，最适合最能出效果的达人类型与内容方向，实现快速的冷启动。

达人营销的下一个阶段：AI成为基础执行层

这种更适合大规模执行的达人营销方式，正在逐渐被市场所认可。

据悉，Aha目前已成功服务三百多家AI科技类客户。其中包括国内外大厂如Alibaba等，AI出海产品如Zeemo、Pixso、AutoCoder、Manna等，出海硬件产品如Clawlab等在内的众多对效率与合规有极高要求的AI/科技品牌，都已将Aha视为达人营销的核心执行层。

Aha告诉光子星球，在现有客户中，占比最高且使用效果最好的一类，是单月达人营销预算在10万美金以上的头部AI和科技公司。截至目前，这类客户保持了零流失率，月度净收入留存率达240%。

Autocoder是典型的客户代表，这家公司是一款面向非程序员的AI应用生成工具，即一句话生成AI应用。

其增长团队曾陷入过传统达人营销困境中，传统合作模式成本结构不够灵活，效果分布不均，转化集中在头部，尾部达人几乎无转化，造成了预算浪费。内容创作与履约过程难以精准把控，沟通链条较长，常出现达人敷衍交付现象。战线拉得过长，从达人筛选到内容上线，需要一个月以上才能完成一轮合作，造成了巨大的人力消耗。

这些痛点在接入Aha平台后得到了系统性解决。Aha帮助其绕过打包付费模式，实现精准直投，将成本降至原来的1/3到1/5。在供给与节奏上，平台海量的达人库和自动化工具，使其摆脱了人工拓展的资源瓶颈，实现了快速、持续的规模化投放。

更重要的是，Aha将Autocoder过去碎片化的建联、谈价、付款与内容管理流程整合为一体，团队从此无需在多平台间切换，从筛选到上线的全链路效率提升超过80%。

如今，Autocoder团队每天仅需投入1-2小时，即可高效推进整个达人营销链路。Aha不仅解决了其成本、效率和可控性的核心痛点，更让一个小团队也能稳定驾驭大规模的营销增长。

从Aha的实践中，能看到AI正在成为基础执行层，接管从海量达人筛选、智能建联、谈判、内容催办到数据回收的全流程苦役，未来AI员工有望成为标配。

随着大规模人力的解放，AI科技团队的角色将进一步升维为策略决策和创意师。营销活动也将逐步演变为一个基于实时数据反馈，由AI自动进行A/B测试、内容微调与资源分配的自适应系统，而非而非按固定脚本执行的线性项目。

届时，AI创业公司的核心资产将不再是广告预算，而是独有的创作者关系网络、经过反复训练的专属AI营销模型，以及由内容构成的品牌文化资产库。

在极度嘈杂的信息环境中，能够为用户提供真正有价值、有共鸣、可参与的内容与服务体验，才能建立起跨越认知鸿沟的信任。

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