达人营销的下半场：当知名 AI 公司的达人预算进入规模化，焦虑才真正开始

越来越多 AI 出海公司，把达人营销视为最重要的增长杠杆之一。与传统广告投放或内容营销相比，达人营销最大的优势在于它的「活人感」——真实的创作者在真实的使用场景中展示产品，天然降低了用户的信任门槛。

但问题也恰恰出在这里。

当达人营销走向「规模化」，很多团队会发现一件事：达人营销很有效，却很难做到真正可控。不同团队在执行层面拉开的差距，可能直接决定产品的成败，甚至影响着企业的长远发展。

观察行业成功者的具体实践，可以瞥见典型路径：以 Gamma 为例，通过达人营销，打造可复制的「爆款流水线」，其策略是投入充足的预算，广泛合作大量达人，最终沉淀 10% 的爆款，带来口碑传播与 90% 的用户增长；Notion 通过长期追踪并量化创作者内容对用户行为的实际影响，用数据反哺策略，持续筛选并放大高价值创作者关系，将达人合作从短期项目沉淀为稳定的增长资产......

他们的实践，共同指向一个趋势：想做好达人营销，需要规模化，需要从单次合作中逐步沉淀方法论经验并转为长期稳定的增长资产。

01 

达人规模化到底难在哪里？

每一步执行都难 

达人营销，这个本应充满着创造力的领域，充斥着大量琐碎且高度非标的「执行苦役」。从初步建联、反复议价、合同拉扯，到内容审核、进度跟踪、数据汇总……整个过程淹没在无数个群聊、邮件与表格中。

「找人难」只是开始。当品牌耗费大量精力，穿梭各个 SaaS 工具、社交平台筛选出看似合适的达人名单却发现「粉丝量≠影响力」、「找到≠能合作」。筛选名单只是匹配达人的第一步，档期、内容风格、价格……都有可能导致合作「流产」。

价格博弈更是一场没有标准的信任消耗战，难点不在于讨价还价，而是信息不透明。达人报价凭经验、看心情、试水位；品牌只能在预算范围内「靠感觉」猛砍价。双方在模糊地带里反复试探，经历 4-5 轮沟通拉锯战，让谈价都变成了一个「废人」的事情。

执行，这是最被低估的「人力黑洞」。前期的达人筛选、价格博弈都只是冰山一角，真正开始落地执行也意味着陷入了无尽的「保姆式」跟进：反复沟通审稿、追踪发布、核对数据……大量琐碎流程挤占了本应用于策略与创意的精力。

而成熟 AI 品牌想要快速取得数据结果增长，一方面需要品牌仔细甄别合作达人受众是否精准符合产品目标人群，另一方面需要大量落地头、腰、尾不同层级的达人合作，经历所谓的「执行苦役」；更重要的是，还需要在既保证达人内容创作自由度的情况下，确保品牌信息的准确传达。而这一切，在合作少量达人的前提下稍能应对，当规模渐起，「失控感」成指数级上升。

当品牌意识到内部执行力触达天花板时，往往会转向与外部 Agency 合作。然而，单一机构的达人池终究有限，依然需要面临因反选、合作意愿、价格问题导致的漏斗式的筛选损耗，且不得不投入大量精力与机构进行反复对齐，以确保最终合作达人名单质量及价格的合理性。

当然，为了破解规模瓶颈，行业解法通常是「不把鸡蛋放进同一个篮子」，引入多家 Agency 并行。但这又引发了新的管理难题：多边进行达人去重、比对重复达人的报价，并意识到中间存在价差。在这一环节里，沟通和管理成本不但没有递减，反而因机构变多，导致线性上升。最终品牌依然需要穿梭在多个机构之间，自己管理和梳理每个达人的进度、稿件状态。

一次 campaign 落地，需要面对各种不确定及人力对接上的损耗，每个环节都会产生「蝴蝶效应」，影响落地结果。而公司会长、人会流动、组织会变化。「执行苦役」累下来的资源，当发生结构性变化时，还能顺利推进多少，又有多少能沉淀为下次可复利的方法论，以此减少执行摩擦，仍未可知。

机会来到了 AI 这边，用 Agent 能解决这个问题吗？

02 

AI 员工+ 双边平台模式，

提供优于 Agency 的解决方案 

市面上不乏单点能力：有人做达人管理工具，有人做邮件助手，有人帮忙跟进沟通。但当投放规模放大、合作变多，这些零散能力很快就会失效。流程割裂、进度不可控，最终又回到大量人力堆砌的老路。Aha 从一开始就不是为某一端服务的简单工具，而是打造了一个连接品牌与创作者的双边平台。对于品牌而言，合作路径类 Agency，但具备可规模性、可管理性。

AI 员工承担过去所有的「执行苦役」，关键决策把关依然交由人来做。

找人：超越浅层标签，让 AI 像专家一样思考。

达人营销长期依赖人工经验与临场判断，不管是自己 in-house，还是合作 Agency，在找人这个环节，除了用浅层标签搜索外，想要做得好，还需要依赖人为进一步的数据+感觉的双重判断。

想要让 AI 员工做得好，利用传统推荐系统中「数据越多推荐越准」的逻辑在此难以奏效，因为其本质是一个「零数据」场景：跨平台行为缺失、标签不统一、偏好模糊、内容非标。

因此，Aha 落地的第一环，是在传统搜推的基础上重塑了决策模式，让 AI 能基于多平台公开可调用的数据，像人类专家一样真正理解任务并进行复杂判断，如准确推理品牌受众与达人受众的契合度、是否符合品牌活动目标、是否具备合作价值等，并在召回、粗排、精排的全链路中评估达人价值与风险。为此，Aha 经历了一年多、十余个版本的迭代，通过持续抽象人类专家判断经验、优化提示工程、样本微调与系统化评测，才让 AI 的决策稳定性与专业性接近人类专家水平。值得一提的是，AI 员工在识别营销号、低价值达人方面，有一套自己的判断逻辑及风控机制。

建联及谈价：计算「最优一口价」，与达人协商。

找到合适的人选后，AI 员工会带着计算好的价格进行下一步邮件沟通，确认达人合作意向。为终结价格不透明的问题，Aha 推出的一口价系统，能综合达人历史表现数据、实时受众价值、平台 CPM 行情、国家系数、合作形式等数十个关键因子，通过算法模型自动计算出每位达人的合理市场价值区间，与达人协商，最终提供品牌可合作的 Best price（最优一口价）。

全链路交付安全保障

Aha 内置授权校验机制，AI 员工会在合作开始前确保完成达人侧、品牌侧合作授权，保障每次合作合法合规。合作中，AI 员工会实时监控内容创作与发布进度，实时进行达人侧催稿，确保项目按时、按质推进，减少发稿延期情况。更关键的是，品牌的预算不会直接交给达人，而是由 Aha 托管。只有在达人完成内容、通过质量验证之后，才会释放到达人账户；不交付、不符合要求、刷数据、做垃圾内容，一律不付钱。这是 Aha 非常坚定的预算风险保障机制。它的意义不是「处罚达人」，而是让品牌更有合作安全感。当透明、标准和保障成为系统默认状态的时候，信任就自然发生了。

Aha 也提供了会议预约的能力，可直接与专业顾问进行详细咨询，对企业客户很友好。

体验链接：https://aha.inc/?utm_source=inf024

品牌端平台：实现可视化管理，重拾品牌对整体合作节奏的把控感

像与 Agency 合作一样，Aha 的 AI 员工同样会交付精选的候选名单供品牌反选。但核心的差异化价值在于：

• 500 万+ 达人库覆盖主流媒体平台及 140+国家，支持品牌月度落地几百位达人的规模化合作，涵盖头部、腰部及长尾达人。

• 将过往难以管控的线下 Excel 表格作业，升级为可随时把控进度的可视化平台。

• 供反选的达人清单，均已由 AI 员工完成了意向确认与价格谈判。这意味着，品牌一旦确认，即可无缝进入内容制作环节，最大程度消除了从「反选」到「落地」中间的折损。

• 实时更新的数据报表，支持随时查看预算花费进度、campaign 从整体到细分达人的数据表现，无需再做定期回收。

具体来看，品牌对达人营销的「掌控力」体现在以下四个维度：

把控执行进度：可在操作面板清晰看到 AI 员工的沟通进展，从匹配到了多少达人，到是否进入达人沟通议价环节，到最终有多少达人感兴趣。相比传统 Agency，执行过程高度透明；且得益于达人池规模优势，同等时间内能匹配并落地更多优质达人。

决策合作人选：所有意向达人均汇总于待确认列表供品牌反选。每位达人均附带详细报价、CPM/CPC 预估、AI 匹配度分析及粉丝画像。这极大优化了传统 Agency 模式下，需逐个点击链接、配合第三方工具才能综合判断人选的执行摩擦，帮助品牌高效决策。

掌握履约节奏：确认合作的达人，会根据实际达人进展流入不同的节点状态。在内容制作环节，品牌可根据稿件提交情况，直接在平台完成审稿与反馈。过去大家靠 Excel、群聊、邮件追进度，所有履约风险都是最后一刻才暴露。现在所有达人合作都被标准化、节点可视化，最大化提高品牌的节奏掌控感。

清晰追踪数据：品牌可随时查看预算花费进度，追踪内容数据情况—如播放量、点击量、CPM、CPC。支持按平台筛选，也可细化到每个达人的具体表现，方便品牌沉淀优质达人，推进长期复投。优化了过往需要人工达人逐个、定期回收数据，再计算整体表现的庞大工作量，极大提升了效率。

当能力收敛至平台，便转化为系统化的组织能力。无论人员如何流动、组织架构如何调整，这套方法论都能在这里持续运转，沉淀为可复利的达人营销资产。

同时，这些能力并非仅仅停留在流程优化层面，更是在真实、高频且复杂的营销实战中得到充分验证。

03 

半年内签约超 5 万名创作者，

被多个知名 AI 企业采用

Aha 作为链接达人及品牌的双边平台，跑通了自己的飞轮模型：随着合作品牌增加，交易流动性提升，持续为创作者带来可观的商业收益，从而吸引更多优质达人主动加入；随着优质达人（供给侧）的丰富与活跃，品牌方的匹配效率与履约体验显著提升，进而吸引更多品牌的加入并长期采纳。正循环的启动，也让真实合作产生的达人表现、价格与 ROI 数据，不断反哺系统，使其越用越「懂行」。

当这套双端模式成功跑起来，Aha 在这半年也持续积累了供给侧和需求侧的用户，步入飞轮正循环。

供给端：已沉淀自己的达人资产。体系内经过严选的高质量可合作达人储备超 500 万+，其中完成签约的达人超 5 万+。这些达人已在 Aha 达人端平台提交资料并完成相关达人认证，可持续进行品牌商务接单。同时，这些达人完整覆盖从头部高影响力达人到中长尾分发的全层级矩阵。

需求端：上线至今，成功服务 300+ 企业客户。值得注意的是，包括国内外大厂、AI 产品出海榜 TOP 50 产品如 AiPPT、Vizard 在内的众多对效率与合规有极高要求的 AI 品牌，已将 Aha 视为达人营销的核心执行层。

在实际可披露的商业使用案例中，以 Manna 为例，经历了从「月级」到「周级」的效率跃迁。

Manna 作为一款面向全球用户的 App，其很早便确认达人营销是适合自身产品的增长路径，并形成了清晰分工。达人内容用于测试方向与产出爆款，广告负责将已验证的内容规模化放大。

使用 Aha 之前，Manna 已组建起 5–7 人的达人团队，并尝试与多家代理商合作，但随着规模扩大，执行瓶颈逐渐显现：达人筛选、沟通与跟进高度依赖人工，周期以「月」为单位计算。

使用 Aha 后，Manna 最大的变化除了落地更多达人外，合作节奏也被明显拉快。Aha 接管了达人筛选、定价、沟通与流程跟进，团队只需专注于创意方向与内容判断。

单个合作周期从以「月」为单位缩短至最快 3 天。他们一共通过 Aha 跑了 42 位达人合作，其中出现了 3 条「大爆款」，有一位 YouTube 创作者，虽然只有几万播放量，却带来了几千次 App 下载量，团队后续又在 Aha 上与他合作了一次。

04 

从「AI 能跑达人营销」到 「平台保障跑好达人营销」

Aha 从 1.0 到 2.0，历经真实的品牌合作实战合作打磨，其进化路径清晰而笃定。它所实现的，并非单点环节的工具增效，而是对达人营销底层作业模式的「基础设施级重构」，在可规模化的同时，为品牌提供更快、更可靠，更安全的合作保障。

可控性上，Aha 2.0 依然保持品牌在关键路径上的决策和把关权。除品牌达人反选、内容审核外。新增功能如达人名单支持在外联邮件前支持预审批、外联邮件模版可提前预览等。

匹配精准度上，Aha 2.0 依托海量 AI 行业投放数据持续进化，抽象出了更多更细颗粒度的 AI 行业营销专家经验，并沉淀为模型可调用的判断因子体系。这些因子覆盖不同类型 AI 产品在内容表现、受众结构、渠道分布、创作者类型偏好等关键维度的差异，使平台在匹配阶段的决策逻辑能更稳定地适配不同类型的 AI 产品与投放需求。

安全保障上，Aha 2.0 构建了并优化了达人信用、交付评分体系，明确展示达人违约记录，形成长期的内容质量与履约评价，让品牌知道「谁值得合作」。同时搭建多层反作弊体系，从账号级黑白名单、异常行为与营销号集群识别，到内容级过滤、实时互动健康度监控，再到动态惩罚与人工复审，全流程确保达人数据真实、内容可信。

正是这种「AI + 双边平台」的解决方案，解释了为何 AI 公司正成为 Aha 增长最快的用户群体。

对 AI 公司而言，效率不仅关乎增长，更关乎生存。Aha 不只是用 AI 提升单次执行效率，更是通过平台模式，将达人营销可视化，并最终帮助品牌沉淀为一套可长期运行的系统能力：无论团队人员如何变动、组织结构如何调整；匹配逻辑、执行流程，合作数据都能在平台内持续复用，并在此基础上进行策略优化。

达人营销第一次从高度依赖个人经验的项目，转变为可计划、可掌控、可持续积累的增长资产。这并非巧合，而是 Aha「Built for AI Companies」定位与 AI 企业真实增长需求之间的精准咬合。

文章来自于“Founder Park”，作者 “Founder Park”。