當AI產品開始拼勢頭，如何做好規?；_人營銷這道必答題？

這也是為什么，很多品牌在探索期或重點市場，都會優先選擇In-house來跑通方法論。但當投放規模擴大、并行項目增多時，In-house的劣勢也會逐漸顯現出來，而且往往是反直覺的：

很多核心負責人會認為，只要加人就能解決執行問題，但在實際操作中，人越多，事情反而越不可控。要反復拉齊的信息變多、多人協作下對于“達人篩選標準”、報價合理度判斷、“什么是優質內容”標準不一致，產出質量參差不齊。

引入Agency，是另一種被廣泛采用、且在很多場景下非常有效的選擇。

Agency的優勢同樣清晰：在AI/科技領域，已有的機構通常已經沉淀了幾百到幾千規模的營銷號/品宣型賬號資源，他們合作流程成熟，適合快速在品牌有新品發布、融資節點等階段快速啟動項目。但當投放進入長期規模化階段，Agency也會逐漸暴露出一些結構性問題：

在AI與科技領域，優質垂直Agency數量有限，其達人資源池規模相對集中。隨著同類AI品牌持續引入這些成熟機構，多個品牌往往在同一批達人中反復投放，投放覆蓋逐漸趨同，品牌之間的用戶觸達重疊度隨之上升。同時執行配合度，效率取決于他們的人力投入與項目優先級。

只解決執行問題，規模會很快撞上達人重疊的上限；只擴達人供給，又會讓執行難以負荷，不可持續。當舊秩序失效，Aha的出現某種程度上提供了一種新的解法。

跳出同質化投放的多元達人合作

Aha的思路很直接：優化執行問題，也優化供給問題。讓AI員工承擔過去所有執行苦役，讓品牌能在短時間內并行推進大量多元、具備真實使用場景的AI科技領域達人合作。

首先，是找人、建聯與談價的并行化。

Aha的做法是建立了一個由大模型主導的達人匹配系統。它儲備了超過500萬經過嚴選的高質量真實達人，覆蓋全球140多個國家。

但這些達人并不是集中在某一種內容風格，或者某一個影響力層級上。

相反，它們分布在AI科技領域的各種真實使用場景里——有長期做專業內容的創作者，也有一線從業者，還有不少是把AI產品當作日常工具在用的普通用戶型達人。

正是這種足夠多元、足夠真實的結構，讓品牌在不同階段、不同市場里，都能找到更貼近真實使用決策路徑的內容表達方式。

這里比較關鍵的，除了規模，還有匹配方式。Aha的達人匹配并不依賴淺層標簽或歷史點擊，而是讓AI員工像營銷專家一樣，根據品牌的產品信息&受眾等多維信息，由大模型主導判斷：達人是否適合該產品？其受眾是否與品牌目標人群一致？

比如，有些賬號看起來在美國，但受眾63%在巴基斯坦。這種賬號標簽再好、內容再對，也會被直接過濾掉，因為受眾不對，就意味著投放浪費。同時，AI員工會在匹配階段統一識別并過濾營銷號，確保合作對象是真實創作者，投放結果具備可用性。

Aha的達人詳情頁中清晰展示了達人受眾在目標國家中的占比

最后通過召回、粗排、精排三層漏斗，即便在嚴要求下，系統仍能持續產出結構多樣、具備真實使用場景的可合作候選人。

找到人后，定價的問題也隨之而來。在傳統達人投放里，價格高度非標：同一個量級的賬號、同一個國家、同一類內容，報價能差出幾倍。于是定價變成最大的摩擦源，反復問價、反復砍價、反復確認權益，消耗的不僅是時間，也是預算確定性。

Aha的做法是把這段摩擦，做成一套“一口價系統”。

AI會綜合達人的歷史表現、受眾價值、平臺行情、國家系數等數十個因子，自動計算出一個合理的市場價值區間，并直接由AI員工完成意向確認和價格談判。

也就是說，當品牌方看到這份名單時，價格已經談好了，只需確認達人即可立即進入內容制作環節了。這樣一來，從“選中”到“落地”之間的損耗就被大大降低了。

隨著Campaign的推進，達人通常會于48小時內陸續接單，新的達人會陸續根據接單時間持續補充進來，形成一份動態更新、可隨時反選、推進的合作清單。

當然，這樣的效率革命不止發生在找人環節，多元合作真正的挑戰，往往不在于啟動，而在于執行過程的穩定性。

眾所周知，傳統的達人管理是一場典型的“人治”：進度靠問，數據靠填，大部分有效信息散落在無數個Excel表格和微信聊天記錄里。

而Aha選擇讓AI把所有達人從篩選、溝通、履約到發布的數據與狀態，都被統一納入同一品牌后臺中，實現可視、可追蹤的管理。品牌在需要時可掌握全局，不介入時也能保持執行節奏穩定推進。

舉幾個簡單的例子大家就能看得更明白了。就拿選人環節來說，所有意向達人被匯總進一張“待確認列表”。

Aha平臺達人待審核列表

達人詳情頁基礎畫像數據

每位達人旁邊都附帶了詳細報價、預估的CPM/CPC、AI生成的匹配度分析、以及受眾畫像基礎信息。品牌方要做的，不再是篩選海量信息，而是通過達人主頁簡單判斷內容風格，并基于這些結構化數據做最后的“Yes or No”。

另外，在實際合作環節中，AI產品的達人合作往往還會遇到一個容易被忽視的現實問題：繁瑣的開會員流程。

由于產品特性，AI公司在合作初期通常需要為達人開通會員或產品權限。

如果通過傳統agency對接，這一過程往往涉及多輪信息確認與轉達——索要賬號信息、確認版本、開通權限、再反饋給達人。流程一旦拉長，就會產生大量來回溝通的摩擦，尤其在內容制作對時效性要求較高的情況下，延誤問題會被進一步放大。

Aha將這一達人會員信息收集流程直接平臺化處理。品牌方在確認合作達人后，即可在平臺內一次性獲取所需信息并完成會員開通，達人幾乎可以無縫進入內容制作階段，而不再被反復溝通和信息傳遞所拖慢。

品牌設置界面

不僅如此，Aha還將合作流程變成了可視化的節點流轉：內容制作中、待發布、已發布。品牌方可以直接在平臺上完成審稿和反饋，而不是在郵件里來回修改附件。

在內容制作階段，AI員工會24/7跟蹤每位達人的進度。一旦出現延遲，系統將自動模擬人工進行多輪提醒，直至內容按要求提交。若達人因客觀原因需要延期，也需通過平臺發起申請并經品牌確認后生效。

當內容發布后，數據回收也不再是一項體力活。系統自動追蹤每一位達人的播放量、點擊量、CPM和CPC。品牌方可以隨時查看預算消耗進度，并細化到單人表現。

這意味著，原本需要人工逐個回收、清洗數據的龐大工作量被歸零。品牌方可以把精力真正花在“沉淀優質達人”和“復盤投放策略”上，而不是消耗在表格里。

通過這套系統，Aha實際上是在幫助企業建立一套可持續運轉的組織能力，把工業化思維真正引入了達人營銷領域，讓企業建立一條標準化達人營銷流水線。

提供平臺級的合作安全保障

當達人合作開始并行推進、規模持續放大時，風險不再來自個體，而來自系統本身，這也是為什么安全必須被平臺化。

在多元達人合作中，品牌面臨的核心不確定性并非來自個別達人，而是來自整體復雜度的上升：

合作對象是否真實？數據是否可信？流程是否合規？資金是否安全？一旦這些問題無法被提前收斂，品牌就不得不主動降低合作規模，回到更保守、更同質的選擇路徑。

Aha提供的，是一套平臺級的合作安全保障機制，把原本分散在人工判斷中的風險控制，前移并固化為系統能力，從而為規模化、多元的達人合作提供穩定底座。

在達人層面，所有合作對象需在接單前完成身份認證，并授權其媒體平臺的一方數據接口。品牌在平臺內看到的達人畫像、曝光與點擊量預估，均來自真實數據源，可直接用于判斷與決策，而非依賴二次整理或經驗推測。

達人端授權賬號界面

達人端授權信息的界面

同時，針對達人營銷領域長期存在的數據噪聲問題，Aha構建了多階段反作弊體系。對存在明顯刷量、數據造假或內容質量異常的賬號，系統會直接永久屏蔽；對疑似營銷號或風險賬號，則納入灰名單進行動態監測與調價約束。在匹配與接單階段，系統會實時調用最新的黑灰名單進行過濾，確保品牌合作的始終是真實創作者與真實流量。

在流程與資金層面，Aha將合規與安全進一步平臺化。AI員工會在合作開啟前完成雙方身份驗證、代簽約授權與協議歸檔，確保每一筆合作具備清晰、可追溯的法律關系。品牌預算由平臺托管，達人僅在內容完成并通過驗收后才會結算；若出現違約、刷量或內容不達標等情況，資金不會釋放，品牌也可申請退款，從而在可控環境下持續推進合作。

內容執行同樣被納入統一校驗體系。平臺內置標準化的內容規范，覆蓋不同平臺的視頻格式、時長、CTA 設計、限流風險規避與轉化優化要求，確保內容在規?；a出時仍然表達清晰、不跑偏、可回流。

正是這些看似“基礎設施”的保障機制，使得多元達人合作不再依賴品牌逐一盯防與人工兜底，而能夠在平臺托底下可持續放大。

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品牌視角的復利效應

當所有流程都被AI員工接管后，品牌價值也有了進一步抬升。

具體來說，由于 AI 處在完整的執行路徑上，隨著投放不斷進行，品牌在平臺上的每一個決策如達人通過或拒絕的原因、內容審核偏好、定價接受區間、最終發布效果等，都能在決策發生的當下看到業務流程的全貌，并進一步進行學習調優。

這些數據不會僅停留在單次執行中，而是持續反哺下一次投放判斷：每一輪 Campaign，都是對品牌投放模型的一次訓練；每一次執行，都會讓下一次啟動更快、匹配更準、判斷成本更低。

當能力收斂至平臺，它就轉化為了系統化的組織能力。無論人員如何流動、架構如何調整，這套方法論都能持續運轉。只有在組織層面完成這種數字化沉淀，企業才有可能在這場關于注意力的“密度戰爭”中，真正建立起長期、可復利的優勢。

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極致收斂服務客戶，聚焦 AI科技領域，他們做對了嗎？

當達人營銷從小規模試水走向系統性投入時，執行復雜度持續上升，品牌開始傾向于選擇更具分發承載力的執行方式，以支撐大規模合作的穩定推進。

自去年 5 月上線以來，Aha 靠著這套成熟的產品體系，已經服務了上百家 AI 科技公司，包括 Alibaba 及多款 AI 出海榜 Top 50 產品，如 AiPPT、Vizard、Zeemo 等。

在可對外披露的達人營銷案例中，Pixso 是一個具有代表性的樣本。作為一款面向海外市場的專業設計工具，Pixso 很早就意識到達人營銷在觸達核心設計人群中的價值。

但 Pixso 在早期并沒有急于放大達人營銷，而是把更多精力放在產品驗證與持續迭代上。此時團隊主要通過人工方式管理與達人的合作，為了更好的觀察市場反應和驗證方向。但當團隊決定從戰略層面開始將達人營銷作為重點發力渠道時，問題開始集中暴露。

首先是篩選成本過高。Pixso 并非大眾消費產品，而是一款專業設計工具，這意味著達人必須具備一定設計背景，才能準確理解并傳達產品價值。缺乏相關經驗的內容創作者，很難講清 Pixso 到底解決了什么問題。也正因此，達人選擇從一開始就存在天然門檻。

在人工模式下，團隊只能逐個平臺篩選候選達人，反復查看其內容、評論和互動情況，以判斷專業度與匹配度。這一過程本身就高度耗時。從首次接觸到內容最終上線，往往需要一個月以上，其間要經歷多輪溝通：合作意向、內容形式、報價、時間安排以及審核節點等。

當合作規模進一步擴大后，這種方式的效率迅速下降，成為制約增長的主要瓶頸。

最終，Pixso 選擇引入 Aha，將達人營銷從高度依賴人工的流程，轉變為系統化運作。通過 Aha 平臺，系統可以基于受眾分布、內容類型、歷史表現和價格區間，持續為 Pixso 提供一份匹配度較高的影響者名單。

在合作初期，團隊就能清楚看到每位達人的核心信息，包括主要受眾地區、內容風格與過往表現，以及相對穩定、提前協商好的價格區間，從而快速完成決策。

與此同時，Aha 接管了大量原本需要人工處理的事務，如合作條款的標準化確認、合作進度與關鍵節點的統一跟蹤等。團隊不再需要在多個工具之間來回切換，也不再依賴人工匯總數據，從而可以在可控節奏下并行推進多位達人的合作。

Pixso的市場負責人Gloria表示“我們希望花錢買效率，把達人營銷做成一個規模，而不是繼續用人力硬扛。”

在實際執行中，Pixso 感受到的最大變化是：“當流程能夠平臺化后，一切都會變得更加清晰和集中——對個人、團隊以及長期增長都有益處?！?/p>

這種變化并非個例。AutoCoder 團隊也給出了類似反饋：

“使用 Aha 后，我們的整體效率提升了 80% 以上。過去需要整整一周才能確認一位合適的影響者，現在只需要 2 分鐘。”

在內容交付節奏上，相比此前通過 Agency 推進，短視頻的上線周期被壓縮到約一周，而過去通常需要三周以上；長視頻也可在一到兩周內完成發布，整體協作效率顯著提升。

Pixso 和 AutoCoder 的故事只是一個開始。它向我們揭示了一個正在發生的未來：

在注意力稀缺的時代，達人營銷將不再是拼人力的“手工作業”，而是一場比拼智能化程度的“軍備競賽”。

當舊的執行模式逐漸不可控，像Aha這樣能將非標流程轉化為標準算力、將隱性經驗沉淀為顯性資產的 AI達人營銷平臺，正在補位成為企業增長的新基建。 在這場關于效率的戰爭中，擁抱“機器的理性”，或許才是對“人的創造力”最大的解放。

文/林白

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