酒香也怕巷子深，AI產(chǎn)品如何打贏認(rèn)知戰(zhàn)？

撰文| 郝 鑫

編輯| 吳先之

圈子內(nèi)一直流傳著一句話，“AI一周，人間一年。”

當(dāng)技術(shù)迭代坐上了火箭，背后是AI初創(chuàng)公司集體的“痛”：最前沿的技術(shù)發(fā)展與用戶認(rèn)知之間形成了鴻溝，產(chǎn)品功能日新月異，但用戶理解卻嚴(yán)重滯后于市場(chǎng)。

有人調(diào)侃，大模型才三年，已經(jīng)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(gè)時(shí)代，酒香，最怕巷子深。特別對(duì)于有出海業(yè)務(wù)的AI公司，競(jìng)爭(zhēng)拓展至全球化，高高在上又廣撒網(wǎng)式的營(yíng)銷，已經(jīng)逐漸失靈。

研究完一些既有成功案例后，我們發(fā)現(xiàn)“達(dá)人營(yíng)銷”正在從可選項(xiàng)轉(zhuǎn)變?yōu)楸卮痤}。典型如Kimi，早期通過(guò)科研博主、留學(xué)生、科技博主“一次性上傳XX”系列測(cè)評(píng)，快速建立起“超長(zhǎng)上下文本”的認(rèn)知差異；MiniMax的Talkie，則憑借海外TikTok、X等平臺(tái)的達(dá)人和用戶“二創(chuàng)”，直接拉動(dòng)了應(yīng)用下載量。

達(dá)人營(yíng)銷的本質(zhì)，是通過(guò)用戶信任的“代理人”，以最低成本，完整深度產(chǎn)品教育與場(chǎng)景滲透。

然而，營(yíng)銷領(lǐng)域存在著巨大的幸存者偏差，幸運(yùn)兒只是少數(shù)。當(dāng)一家公司決心All in達(dá)人營(yíng)銷時(shí)，一個(gè)更棘手的“執(zhí)行鴻溝”隨之出現(xiàn)了。

某家AI創(chuàng)業(yè)公司告訴我們，規(guī)模化是達(dá)人營(yíng)銷過(guò)程中最大的“攔路虎”，“即便在預(yù)算充足的情況下，達(dá)人合作從幾十人擴(kuò)大到幾百人時(shí)，團(tuán)隊(duì)也會(huì)陷入效率、管理和數(shù)據(jù)的全面失控”。

面對(duì)傳統(tǒng)營(yíng)銷模式下，存在的規(guī)模化結(jié)構(gòu)性痼疾，Aha的AI化解決方案將如何破局？

規(guī)模化，正在逼近達(dá)人營(yíng)銷的人力邊界

在與多位AI/科技公司創(chuàng)始人和出海產(chǎn)品市場(chǎng)負(fù)責(zé)人的交流中，“規(guī)模化”幾乎是每一次討論都會(huì)出現(xiàn)的關(guān)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(guò)100個(gè)新產(chǎn)品上線，真正能留下長(zhǎng)期印象并形成付費(fèi)使用的只是少數(shù)。在注意力高度稀缺的環(huán)境下，單點(diǎn)曝光很難奏效，想進(jìn)入用戶的認(rèn)知范圍，往往只能依賴多元、高頻、穩(wěn)定的觸達(dá)，反復(fù)出現(xiàn)在不同使用場(chǎng)景中。達(dá)人營(yíng)銷也因此成為不少AI公司長(zhǎng)期采用的渠道之一。

但即便如此，結(jié)果依然充滿不確定性。這更像是一場(chǎng)概率游戲，爆款難以被精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，只能通過(guò)不斷放大樣本量來(lái)提高命中率。這也使得AI創(chuàng)業(yè)公司在實(shí)際操作中，不得不走向規(guī)模化投放，競(jìng)爭(zhēng)的本質(zhì)逐漸演變?yōu)橛脩粜闹桥c注意力的密度之爭(zhēng)。

隨著投入加深，問(wèn)題也逐漸浮現(xiàn)。

一位負(fù)責(zé)海外市場(chǎng)的增長(zhǎng)負(fù)責(zé)人告訴我們，在實(shí)際執(zhí)行中，達(dá)人營(yíng)銷的復(fù)雜度遠(yuǎn)高于預(yù)期。“一開(kāi)始覺(jué)得多找一些達(dá)人就好，但很快發(fā)現(xiàn)事情不是這么算的”。

從流程上看，一次完整的達(dá)人合作通常包括找人、建聯(lián)、談價(jià)、合同、內(nèi)容、審稿、發(fā)布、數(shù)據(jù)和結(jié)算9個(gè)步驟。在合作規(guī)模較小時(shí)，這些工作尚可在市場(chǎng)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部協(xié)調(diào)完成。

“當(dāng)達(dá)人數(shù)量超過(guò)臨界點(diǎn)時(shí)，那便成為一個(gè)系統(tǒng)性的工程。”

按照一線執(zhí)行經(jīng)驗(yàn)，達(dá)人合作數(shù)量從10人加到100人，帶來(lái)的并不是工作量簡(jiǎn)單增加10倍，而是一次成倍放大的執(zhí)行復(fù)雜度。

以一個(gè)并不激進(jìn)的假設(shè)為例，如果最終合作率在1%左右，想要真正落地100位達(dá)人，前期準(zhǔn)備工作就意味著需要篩選、建聯(lián)、溝通上千位候選人。每一位達(dá)人至少要經(jīng)歷初篩、建聯(lián)、報(bào)價(jià)溝通、內(nèi)容確認(rèn)、發(fā)布跟進(jìn)與數(shù)據(jù)回收等多個(gè)節(jié)點(diǎn)，哪怕每個(gè)節(jié)點(diǎn)只多一次往返，疊加起來(lái)的跟進(jìn)次數(shù)也會(huì)迅速失控。

規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的，不只是“多做點(diǎn)事”，而是溝通、確認(rèn)、跟進(jìn)與復(fù)盤(pán)等管理成本的指數(shù)級(jí)放大，最終疊加為效率、管理、數(shù)據(jù)與風(fēng)險(xiǎn)的多重壓力。

這時(shí)候，解決的辦法有兩個(gè)，要么從內(nèi)部增派執(zhí)行人手，要么找外掛。借用他們的行話叫：擴(kuò)建In-house團(tuán)隊(duì)或引入外部Agency。這是達(dá)人營(yíng)銷進(jìn)入規(guī)模化階段后，為緩解執(zhí)行壓力，品牌通常會(huì)選擇的兩種路徑。

這兩種方式在不同發(fā)展階段各有優(yōu)勢(shì)，也都曾在實(shí)踐中被廣泛驗(yàn)證過(guò)。但當(dāng)合作規(guī)模進(jìn)一步放大、執(zhí)行周期被拉長(zhǎng)，這兩種解法本質(zhì)上仍然圍繞“人”展開(kāi)，很難從根本上解決規(guī)模化執(zhí)行的結(jié)構(gòu)性問(wèn)題。也正是在這種情況下，Aha這個(gè)以“AI員工”為執(zhí)行主力的達(dá)人營(yíng)銷平臺(tái)作為第三種模式，開(kāi)始進(jìn)入更多團(tuán)隊(duì)的視野。

如果把達(dá)人營(yíng)銷的規(guī)模化拆成幾個(gè)最關(guān)鍵的工程問(wèn)題：供給能不能持續(xù)擴(kuò)張、執(zhí)行在多項(xiàng)目并行時(shí)能不能穩(wěn)定、數(shù)據(jù)能不能沉淀復(fù)用、回收追蹤是否及時(shí)、價(jià)格是否可控、以及長(zhǎng)期組織能力是否越做越強(qiáng)。這三種模式的優(yōu)勢(shì)邊界其實(shí)非常清晰。

In-house的強(qiáng)項(xiàng)在“深度”。

團(tuán)隊(duì)對(duì)產(chǎn)品與用戶的理解更一致，決策鏈更短，更容易把達(dá)人內(nèi)容做成“可復(fù)用的品牌資產(chǎn)”，并與產(chǎn)品節(jié)奏、敘事重點(diǎn)、素材需求形成穩(wěn)定配合。

但當(dāng)合作規(guī)模持續(xù)放大時(shí)，它的承載上限也會(huì)開(kāi)始顯現(xiàn)：規(guī)模化主要靠人力線性疊加，拓展達(dá)人、談判、審稿、數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)都高度依賴經(jīng)驗(yàn)與協(xié)同，投入一旦上到多項(xiàng)目、多達(dá)人并行，管理成本會(huì)以非線性的方式膨脹。不同執(zhí)行者對(duì)達(dá)人篩選、內(nèi)容質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)不一，直接導(dǎo)致產(chǎn)出參差不齊。同時(shí)，關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)與資源高度依附于個(gè)人，也會(huì)限制能力的持續(xù)積累。

Agency的強(qiáng)項(xiàng)在“速度與外部資源”。

在AI/科技這種新品密集的領(lǐng)域，優(yōu)質(zhì)Agency往往掌握現(xiàn)成的達(dá)人池與跑通的執(zhí)行模板，能快速把一次Campaign拉起來(lái)，尤其適合“短期集中曝光”“節(jié)點(diǎn)發(fā)布”“從0到1試水”的階段。

它的結(jié)構(gòu)性限制在于，因?yàn)锳gency手中的達(dá)人資源高度集中，不同品牌在同一批達(dá)人/同一批用戶前反復(fù)出現(xiàn)的情況并不少見(jiàn)，長(zhǎng)期來(lái)看可能帶來(lái)“同質(zhì)化觸達(dá)”和“注意力內(nèi)耗”；當(dāng)品牌同時(shí)對(duì)接多家機(jī)構(gòu)時(shí)，管理與協(xié)同成本不降反增。

這時(shí)候Aha就是一個(gè)很好的補(bǔ)位，通過(guò)系統(tǒng)化的匹配與執(zhí)行機(jī)制，它并不依賴某一小撮“優(yōu)質(zhì)存量資源”，而是持續(xù)在更大的創(chuàng)作者空間中，挖掘可合作的有效供給。尤其是在AI/科技領(lǐng)域，用戶內(nèi)容消費(fèi)高度多元，爆款內(nèi)容往往來(lái)自跨圈層創(chuàng)作者，且AI科技產(chǎn)品的受眾本身也分布在多個(gè)興趣領(lǐng)域中。當(dāng)品牌長(zhǎng)期圍繞有限的達(dá)人池和既定受眾標(biāo)簽運(yùn)轉(zhuǎn)時(shí)，很容易在不知不覺(jué)中把那些真正有效、卻不符合傳統(tǒng)畫(huà)像的創(chuàng)作者排除在合作范圍之外。

當(dāng)然Aha也有天然邊界，平臺(tái)效果高度依賴客戶給出的Campaign信息質(zhì)量，即輸入越準(zhǔn)，則輸出越穩(wěn)。對(duì)強(qiáng)品牌敘事、高度定制創(chuàng)意或需要復(fù)雜公關(guān)協(xié)同的項(xiàng)目，仍需人工參與關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)把控。平臺(tái)的價(jià)值更集中體現(xiàn)在，把執(zhí)行規(guī)模化，并讓數(shù)據(jù)持續(xù)復(fù)利，而不是取代所有人的判斷。

因此，當(dāng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)入規(guī)模化階段，真正的選擇題往往不是“誰(shuí)更好”，而是誰(shuí)能突破供給、執(zhí)行、數(shù)據(jù)閉環(huán)與組織協(xié)同上的瓶頸。

簡(jiǎn)單總結(jié)，In-house更像用組織一致性換內(nèi)容深度，Agency偏向用外部資源換啟動(dòng)速度，平臺(tái)型AI執(zhí)行側(cè)重用系統(tǒng)化換并行與復(fù)利。

這里我們整理制作了一個(gè)三種執(zhí)行結(jié)構(gòu)的對(duì)比圖，如下。

通過(guò)清晰的對(duì)比，我們清楚地看到Aha相對(duì)于，傳統(tǒng)In-house和Agency模式的優(yōu)勢(shì)。它的創(chuàng)新點(diǎn)在于，完全打破了達(dá)人營(yíng)銷人力資源密集分布的困境，提升效率的同時(shí)，也為品牌和AI企業(yè)帶來(lái)了數(shù)據(jù)、組織方面的新價(jià)值。

Aha，讓“AI員工”成為執(zhí)行主力

當(dāng)疊加人力逐漸成為規(guī)模化的瓶頸，答案其實(shí)已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn)。

真正需要被重新思考的，不再是“誰(shuí)來(lái)做”，而是哪些工作，本就不該繼續(xù)由人來(lái)完成。

要解答這個(gè)問(wèn)題，需要回歸營(yíng)銷的本質(zhì)。其本身價(jià)值不在于執(zhí)行過(guò)程如何進(jìn)行，而在于對(duì)市場(chǎng)策略和方向的思考、理解、判斷以及創(chuàng)造。

這也是我們接觸的一家面向To B，專注于AI達(dá)人營(yíng)銷領(lǐng)域的公司——Aha的想法。Aha認(rèn)為，既然創(chuàng)意大于執(zhí)行過(guò)程，那為什么不讓AI來(lái)解放人類工作。

假設(shè)我們現(xiàn)在要完成達(dá)人合作，大致可以分為創(chuàng)建Campaig階段和執(zhí)行Campaign階段。創(chuàng)建階段的工作側(cè)重于策略規(guī)劃、內(nèi)容審核，核心在于創(chuàng)意性內(nèi)容。執(zhí)行階段則涉及了找人、比價(jià)、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)復(fù)盤(pán)、資產(chǎn)沉淀、關(guān)系維護(hù)等環(huán)節(jié)。

Aha選擇在這里做清晰分工：策略與創(chuàng)意由人掌握，執(zhí)行交給AI。

在Aha的人機(jī)協(xié)同模式中，Campaign的創(chuàng)建流程被精簡(jiǎn)為三步。首先，輸入產(chǎn)品鏈接，由AI自動(dòng)分析并提煉賣點(diǎn)與用戶畫(huà)像；隨后，設(shè)定活動(dòng)與理想達(dá)人要求，并以此為依據(jù)選擇匹配模型，決定篩選達(dá)人速度和范圍，輔以標(biāo)記示例達(dá)人來(lái)校準(zhǔn)模型的個(gè)性化理解；最后，設(shè)置預(yù)算，平臺(tái)將基于此前用戶的全部設(shè)定自動(dòng)篩選和生成達(dá)人名單，完成Campaign的發(fā)布。

接下來(lái)，執(zhí)行階段才來(lái)到Aha真正干活兒的部分。結(jié)合之前提到過(guò)關(guān)于達(dá)人營(yíng)銷規(guī)模的困境，我們也來(lái)看看Aha是怎么找尋最優(yōu)解的。

第一解，多元合作最優(yōu)解：跳出同質(zhì)化投放，讓AI科技產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)多元達(dá)人合作的高并行與規(guī)模化落地。

在預(yù)算與目標(biāo)規(guī)模明確的前提下，達(dá)人營(yíng)銷真正的挑戰(zhàn)不再是“要不要做”，而是如何在放大樣本量的同時(shí)，避免人為判斷帶來(lái)的系統(tǒng)性損耗。

Aha的實(shí)踐恰好回應(yīng)了這一問(wèn)題，其優(yōu)質(zhì)達(dá)人儲(chǔ)備量已超過(guò)500萬(wàn)，覆蓋海外5大主流平臺(tái)與140多個(gè)國(guó)家和地區(qū)，能夠支撐多平臺(tái)、多國(guó)家、多語(yǔ)言同步分發(fā)的投放需求。

與此同時(shí)，即便只聚焦AI科技類創(chuàng)作者，供給也已覆蓋了AI Coding、AI Design、AI Video、AI Costumer、效率工具與學(xué)習(xí)等多個(gè)類別，讓品牌的規(guī)模化達(dá)人合作成為可執(zhí)行的常態(tài)，而非極限狀態(tài)。

在達(dá)人營(yíng)銷規(guī)模化過(guò)程中，Aha首先修正的是一個(gè)常見(jiàn)但隱蔽的誤區(qū)，即對(duì)“完美達(dá)人”的過(guò)度期待。在實(shí)際投放中，許多品牌傾向于優(yōu)先選擇深度懂AI、內(nèi)容精致兼專業(yè)度極高的創(chuàng)作者，但這類達(dá)人往往溢價(jià)高、接單能力有限，難以支撐長(zhǎng)期放量。

Aha的匹配邏輯并非簡(jiǎn)單的標(biāo)簽篩選，而是讓大語(yǔ)言模型像資深營(yíng)銷專家一樣，基于對(duì)產(chǎn)品、受眾與文案語(yǔ)義的理解，從用戶匹配度、內(nèi)容適配性、歷史表現(xiàn)穩(wěn)定性等維度進(jìn)行綜合判斷。大量數(shù)據(jù)表明，真正跑出效果的內(nèi)容，往往來(lái)自中長(zhǎng)尾創(chuàng)作者，而非第一眼最“完美”的那一小撮達(dá)人。

與此同時(shí)，AI還在匹配階段統(tǒng)一識(shí)別并過(guò)濾營(yíng)銷號(hào)、水號(hào)與異常賬號(hào)。尤其是在AI測(cè)評(píng)等高密度領(lǐng)域，一些賬號(hào)表面數(shù)據(jù)亮眼，但在真實(shí)轉(zhuǎn)化和點(diǎn)擊成本上長(zhǎng)期失效，這類達(dá)人即使在人肉判斷或傳統(tǒng)工具中也不易被識(shí)別。通過(guò)前置過(guò)濾，Aha將這些潛在高風(fēng)險(xiǎn)賬號(hào)排除在品牌視野之外，確保合作對(duì)象是真實(shí)創(chuàng)作者、數(shù)據(jù)真實(shí)可用——這一步雖然有時(shí)會(huì)讓名單看起來(lái)不那么討喜，卻顯著降低了后續(xù)執(zhí)行中的試錯(cuò)成本。

第二個(gè)被系統(tǒng)性修正的誤區(qū)，是對(duì)“精準(zhǔn)受眾”的理解過(guò)于狹窄。許多品牌習(xí)慣于將目標(biāo)用戶綁定在某一類垂直達(dá)人身上，但現(xiàn)實(shí)中的內(nèi)容消費(fèi)遠(yuǎn)比標(biāo)簽復(fù)雜。用戶的注意力分布高度多元，許多效果最好的內(nèi)容，反而來(lái)自跨圈層創(chuàng)作者。

基于這一認(rèn)知，Aha的匹配策略并非收緊，而是通過(guò)更廣泛但有約束的篩選邏輯，避免因受眾定義過(guò)窄而錯(cuò)失真正有效的創(chuàng)作者。但同時(shí)也給了品牌方足夠的掌控權(quán)，可以在Campaign設(shè)置階段就選擇一個(gè)匹配精準(zhǔn)度檔位。每個(gè)檔位都對(duì)應(yīng)不同的匹配策略、覆蓋范圍，幫助客戶在投放前就對(duì)結(jié)果形成清晰預(yù)期。

找到候選人后，AI會(huì)帶著由算法模型計(jì)算的“最優(yōu)一口價(jià)”進(jìn)行建聯(lián)與談判。該價(jià)格綜合了達(dá)人歷史表現(xiàn)、實(shí)時(shí)受眾價(jià)值、平臺(tái)行情等數(shù)十個(gè)因子，減少因信息不對(duì)稱帶來(lái)的反復(fù)博弈，確保價(jià)格透明合理。

已經(jīng)確認(rèn)合作意向并完成價(jià)格談判的達(dá)人，將統(tǒng)一進(jìn)入品牌的待審核列表。數(shù)據(jù)顯示，在Aha平臺(tái)上，品牌最快在48小時(shí)內(nèi)，就能獲得一份已確認(rèn)合作意向與最終價(jià)格的優(yōu)質(zhì)達(dá)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(xù)運(yùn)行期間，達(dá)人仍可持續(xù)接單，清單相應(yīng)不斷新增，品牌始終擁有可反選、可推進(jìn)的達(dá)人儲(chǔ)備。

進(jìn)入內(nèi)容制作環(huán)節(jié)后，AI員工會(huì)7×24監(jiān)控進(jìn)度。對(duì)于逾期未提交的達(dá)人，AI會(huì)模擬人工進(jìn)行多輪、友好的提醒催辦，確保內(nèi)容按時(shí)交付。若達(dá)人因客觀原因需要延期，可通過(guò)平臺(tái)發(fā)起延期申請(qǐng)，并需經(jīng)品牌確認(rèn)后方可生效。過(guò)去需要品牌人工跟進(jìn)與反復(fù)催促的環(huán)節(jié)，現(xiàn)由AI員工全部承擔(dān)，品牌只需在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)進(jìn)行確認(rèn)，做到最快一周即可發(fā)布內(nèi)容。

第二解，效率最優(yōu)解：組織維度的平臺(tái)管理體系，重拾對(duì)達(dá)人合作節(jié)奏的把控感。

Aha將所有達(dá)人合作執(zhí)行過(guò)程都沉淀在一個(gè)可視化的平臺(tái)上，徹底告別散落的表格、郵件和群聊。全局進(jìn)度一覽無(wú)余，從AI匹配了多少達(dá)人、建聯(lián)進(jìn)展，到多少達(dá)人已確認(rèn)合作，所有狀態(tài)一目了然。

縮短決策鏈路，意向達(dá)人匯聚在“待確認(rèn)列表”，每位達(dá)人都附有詳細(xì)報(bào)價(jià)、CPM預(yù)估、粉絲畫(huà)像及AI匹配度分析，品牌做判斷的成本會(huì)被顯著壓縮。Aha之所以能支撐快速?zèng)Q策，是因?yàn)樗⒃谶_(dá)人在接單前需完成身份認(rèn)證，并授權(quán)其媒體平臺(tái)的一方數(shù)據(jù)。品牌看到的粉絲結(jié)構(gòu)、曝光與點(diǎn)擊預(yù)期，均基于真實(shí)數(shù)據(jù)而非抓取或推算，本質(zhì)上已經(jīng)是“可用信息”，具備直接參考價(jià)值。這也是規(guī)模化階段，很多團(tuán)隊(duì)開(kāi)始更依賴系統(tǒng)而非人工經(jīng)驗(yàn)的原因之一。

在內(nèi)容制作環(huán)節(jié)，AI員工會(huì)跟蹤全流程進(jìn)度，達(dá)人直接在平臺(tái)提交內(nèi)容，品牌可根據(jù)稿件提交情況，直接在平臺(tái)完成審稿與反饋。發(fā)布后，播放、點(diǎn)擊、互動(dòng)、CPM/CPC等數(shù)據(jù)自動(dòng)回收、實(shí)時(shí)更新，支持按平臺(tái)、按達(dá)人深度下鉆分析。

Aha平臺(tái)構(gòu)建了完整的合作安全保障體系，確保每個(gè)環(huán)節(jié)真實(shí)、合規(guī)且可靠。通過(guò)動(dòng)態(tài)更新的黑灰名單反作弊系統(tǒng)，保障合作達(dá)人身份與流量數(shù)據(jù)的真實(shí)可信。

同時(shí)，平臺(tái)提供自動(dòng)化的合規(guī)簽約流程、品牌托管的資金安全機(jī)制及統(tǒng)一的內(nèi)容執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)。從合同簽署、費(fèi)用支付到內(nèi)容制作均有規(guī)范保障。

在傳統(tǒng)達(dá)人合作中，內(nèi)容產(chǎn)出只是第一步，素材是否可復(fù)用、是否能用于后續(xù)投放，往往需要品牌再單獨(dú)向達(dá)人溝通授權(quán)，既耗時(shí)也高度不確定。

而在自動(dòng)化合規(guī)體系下，這類問(wèn)題被前置處理。合作真正開(kāi)始之前，身份校驗(yàn)、簽約授權(quán)、協(xié)議簽署就已經(jīng)一次性走完，達(dá)人側(cè)的協(xié)議里也會(huì)把內(nèi)容素材的使用和授權(quán)寫(xiě)清楚。同時(shí)，平臺(tái)提供達(dá)人投放碼，對(duì)于表現(xiàn)突出的內(nèi)容，品牌可以直接基于既定規(guī)則進(jìn)行加熱或二次使用，而無(wú)需再回到“單獨(dú)要授權(quán)”的反復(fù)溝通中。

資金安全保障這塊，同樣提供平臺(tái)級(jí)保障兜底。品牌預(yù)算在合作初期由Aha托管，達(dá)人完成內(nèi)容制作并通過(guò)品牌驗(yàn)收后，才會(huì)向達(dá)人結(jié)算。若出現(xiàn)達(dá)人違約、刷量或內(nèi)容不達(dá)標(biāo)等情況，均不向達(dá)人付款（品牌可申請(qǐng)退款）。每筆達(dá)人費(fèi)用僅在該達(dá)人質(zhì)量達(dá)標(biāo)后才釋放，確保品牌在可控、安全的資金環(huán)境下推進(jìn)達(dá)人合作。

第三解，品牌復(fù)利最優(yōu)解：將整個(gè)流程數(shù)據(jù)沉淀為可持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)的組織能力。

Aha帶來(lái)的不僅是單次效率提升，更是組織能力的數(shù)字化沉淀。越用越懂客戶，品牌在平臺(tái)上的每一次選擇，例如選擇或拒絕某個(gè)達(dá)人、審稿偏好等都會(huì)被記錄并結(jié)構(gòu)化，持續(xù)訓(xùn)練屬于每個(gè)品牌的投放模型，讓下一次匹配更加精準(zhǔn)。

能力歸屬于組織，所有流程、數(shù)據(jù)和洞察都沉淀在平臺(tái)上，不會(huì)因人員流動(dòng)而流失，新人入職即可基于歷史資產(chǎn)快速上手。此外，得益于大量AI科技品牌的經(jīng)驗(yàn)與數(shù)據(jù)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(dá)人類型與內(nèi)容方向，實(shí)現(xiàn)快速的冷啟動(dòng)。

達(dá)人營(yíng)銷的下一個(gè)階段：AI成為基礎(chǔ)執(zhí)行層

這種更適合大規(guī)模執(zhí)行的達(dá)人營(yíng)銷方式，正在逐漸被市場(chǎng)所認(rèn)可。

據(jù)悉，Aha目前已成功服務(wù)三百多家AI科技類客戶。其中包括國(guó)內(nèi)外大廠如Alibaba等，AI出海產(chǎn)品如Zeemo、Pixso、AutoCoder、Manna等，出海硬件產(chǎn)品如Clawlab等在內(nèi)的眾多對(duì)效率與合規(guī)有極高要求的AI/科技品牌，都已將Aha視為達(dá)人營(yíng)銷的核心執(zhí)行層。

Aha告訴光子星球，在現(xiàn)有客戶中，占比最高且使用效果最好的一類，是單月達(dá)人營(yíng)銷預(yù)算在10萬(wàn)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(dá)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(yīng)用生成工具，即一句話生成AI應(yīng)用。

其增長(zhǎng)團(tuán)隊(duì)曾陷入過(guò)傳統(tǒng)達(dá)人營(yíng)銷困境中，傳統(tǒng)合作模式成本結(jié)構(gòu)不夠靈活，效果分布不均，轉(zhuǎn)化集中在頭部，尾部達(dá)人幾乎無(wú)轉(zhuǎn)化，造成了預(yù)算浪費(fèi)。內(nèi)容創(chuàng)作與履約過(guò)程難以精準(zhǔn)把控，溝通鏈條較長(zhǎng)，常出現(xiàn)達(dá)人敷衍交付現(xiàn)象。戰(zhàn)線拉得過(guò)長(zhǎng)，從達(dá)人篩選到內(nèi)容上線，需要一個(gè)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(diǎn)在接入Aha平臺(tái)后得到了系統(tǒng)性解決。Aha幫助其繞過(guò)打包付費(fèi)模式，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)直投，將成本降至原來(lái)的1/3到1/5。在供給與節(jié)奏上，平臺(tái)海量的達(dá)人庫(kù)和自動(dòng)化工具，使其擺脫了人工拓展的資源瓶頸，實(shí)現(xiàn)了快速、持續(xù)的規(guī)模化投放。

更重要的是，Aha將Autocoder過(guò)去碎片化的建聯(lián)、談價(jià)、付款與內(nèi)容管理流程整合為一體，團(tuán)隊(duì)從此無(wú)需在多平臺(tái)間切換，從篩選到上線的全鏈路效率提升超過(guò)80%。

如今，Autocoder團(tuán)隊(duì)每天僅需投入1-2小時(shí)，即可高效推進(jìn)整個(gè)達(dá)人營(yíng)銷鏈路。Aha不僅解決了其成本、效率和可控性的核心痛點(diǎn)，更讓一個(gè)小團(tuán)隊(duì)也能穩(wěn)定駕馭大規(guī)模的營(yíng)銷增長(zhǎng)。

從Aha的實(shí)踐中，能看到AI正在成為基礎(chǔ)執(zhí)行層，接管從海量達(dá)人篩選、智能建聯(lián)、談判、內(nèi)容催辦到數(shù)據(jù)回收的全流程苦役，未來(lái)AI員工有望成為標(biāo)配。

隨著大規(guī)模人力的解放，AI科技團(tuán)隊(duì)的角色將進(jìn)一步升維為策略決策和創(chuàng)意師。營(yíng)銷活動(dòng)也將逐步演變?yōu)橐粋€(gè)基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)反饋，由AI自動(dòng)進(jìn)行A/B測(cè)試、內(nèi)容微調(diào)與資源分配的自適應(yīng)系統(tǒng)，而非而非按固定腳本執(zhí)行的線性項(xiàng)目。

屆時(shí)，AI創(chuàng)業(yè)公司的核心資產(chǎn)將不再是廣告預(yù)算，而是獨(dú)有的創(chuàng)作者關(guān)系網(wǎng)絡(luò)、經(jīng)過(guò)反復(fù)訓(xùn)練的專屬AI營(yíng)銷模型，以及由內(nèi)容構(gòu)成的品牌文化資產(chǎn)庫(kù)。

在極度嘈雜的信息環(huán)境中，能夠?yàn)橛脩籼峁┱嬲袃r(jià)值、有共鳴、可參與的內(nèi)容與服務(wù)體驗(yàn)，才能建立起跨越認(rèn)知鴻溝的信任。

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