最近刷资讯的时候,我看到好几个海外大V都在推一个叫 AhaCreator 的产品,是一个 AI 达人接单平台,视频播放量和互动数据都还挺不错。

说实话我第一反应是:什么鬼!接单平台和 AI 能有什么关系?
我之前也接触过一些接单平台,在我看来不就是看中哪个广告,点一下“接单”完事了吗?
但仔细看了一下 AhaCreator 的官网,没我想的那么简单。它是一个专门面向海外市场的品牌 AI 营销平台,简单来说,就是帮助品牌寻找合适的海外达人进行合作。

ahacreator.com
据说字节、阿里这样的互联网大厂也在用这个平台,目前平台入驻达人甚至超过了10W+。
这个数字其实挺夸张的,给大家一个数字对比。BiliBili 的官方商单平台“花火”,2025 的最新数据显示,入驻的 UP 主的数量也才同比增长 20%。

我想这么多达人选择这个平台,肯定是有原因的。深入研究后真有一种耳目一新的感觉~
AhaCreator 会把建联、报价沟通、进度跟进、催稿、AI 审稿这些重复流程持续推进起来,品牌方只需要在关键节点做确认和判断。
比如邀请海外达人建立合作、确认合作后的价格沟通,以及后期的稿件审核和修改意见反馈,这些流程竟然几乎都可以用AI 来完成。

在我之前了解过的产品里,很少有平台会尝试让 AI 直接参与人与人之间的沟通,甚至在某些环节上替代人工完成对接。
所以我觉得这个平台挺有意思,今天就拿出来和大家简单聊聊。

说白了,AhaCreator 做的事情,就是帮助品牌匹配合适的海外达人,完成商业内容投放。
很多人可能会好奇:不就是找网红合作嘛,有必要专门做一个 AI 平台吗?
其实真的很有必要,因为很多人可能不太了解达人营销,本质上就是一个高度依赖重复执行的工作,算是一个体力活重灾区了。
你首先需要给自己的产品做营销计划,选定方向、投放平台、投放策略、品牌特点等等,然后根据营销方向去联系相应的达人。
尤其沟通这一块,最是折磨人了。要来回议价拉扯扯皮,然后出稿子之后你还要审稿,不符合要求还需要提修改建议。

时间总计下来,半天能做完一个单子下来,都算是效率高的了。
在前期,你需要新建一个营销计划。这个步骤做得超级方便,只需要填写你的产品链接或者官方网站都可以,AhaCreator 会自动提取核心业务和卖点,然后生成期望的达人画像。

我这里以一个香薰为例,它生成的达人画像都是以可能存在的传播方向来制定的。

比如第四条是“办公室和工作空间组织者”,这就是一个很好地融入场景的方向。大家也能在抖音上看到许多办公室剧情短视频,在剧情中插入一个香薰产品,还是很融洽的。
接下来,还需要设置投放平台、投放地区、语言、发布时间、brief、以及达人数据限制等等,设置完成后就可以发布这个营销计划了。

这些设置本质上是在补充品牌信息和营销计划细节。有了这些内容,系统匹配出来的海外达人才会更精准。
最有意思的,其实是它的匹配方式。
有相关工作经验的小伙伴可能知道,一般都会有一个达人数据库,如果产品是一款香薰,那就选中和“生活”、“家居”有关的标签,然后在标签下去手动选择达人。
这种挑选方式比较单一,只有标签来进行分类,大多精细的挑选主要靠人工。
而 AhaCreator 的做法是,会结合达人的内容风格、受众群体、互动数据的真实性、历史表现以及与品牌的契合度去综合考量。

相比较只有标签筛选,AhaCreator的筛选多了好几个维度,匹配的达人会更加精准。
这其实就改变了工作方式,从主动从名单中寻找,到只需要审核 AhaCreator 提供的达人名单。它就像一个真实的海外达人筛查员一样,承担了大量重复性的工作。
AhaCreator 匹配的达人不只局限于已经在站内入驻过的达人,还有一个包含全球 500万+ 的达人池用于匹配。

500万,如果靠人力从这么大的数据库中去筛查达人,那显然是不现实的,更何况还需要去了解每位达人的创作风格。
而有了AI的帮助,就可以从500万达人中选出与我们品牌调性最符合的达人,也不用再因为人力不足而错过一些优质达人。
匹配完成后,候选达人会出现在列表中。
你唯一需要做的就是去审核达人,选择要不要和对方建立合作。

你可以点达人名称下面的蓝色连接,快速跳转到他们的账号主页,看看他们的内容是否符合你的品牌调性。
确认没问题后,就可以点后面的请求报价按钮了。接下来 AI 会与对方进行沟通,等待对方报价。
如果价格没问题,就可以确认开始合作了。

点开达人的 AhaCreator 主页,可以看到你们的合作进度。如果你在设置营销计划时上传了 Brief,AI 会根据你 Brief 中的需求来智能审核稿件。
发现有哪些不符合的地方,还会提出相应的意见。

后续会通过数轮的提交稿件与修改建议,最终确认终稿并发布。
从与达人沟通合作,到最后的终稿发布,如果是传统的沟通方式,难免少不好许多寒暄,之后还要经历价格的拉扯,还有商议稿子的创作方向。
这其中每个环节都需要大量的口舌去沟通,聊来聊去双方都挺累的。
而 AhaCreator 的做法是,简化整个沟通环节,量化所有合作流程,然后由AI去进行整个流程的沟通事宜与合作推进。

在 AI 的使用方式上,我觉得这是我们之前分享过的其他 AI 工具里很少尝试过的一点。
让AI去参与人与人之间的沟通,增加沟通效率,最后人只需对结果做出审核,这真的是一个很好的使用方式,就算是刚上手的小白也能变成资深投手。
以前是经理让员工去筛选和沟通,经理去审核。现在是员工让AI去筛选和沟通,员工去审核。被释放出来的员工精力,就可以用来推进更多合作。在同样的人力条件下,团队的业务效率会明显提升。

其实 AhaCreator 这个平台的是一个非常垂直的 AI 工具,专门服务于品牌和达人,达成双方的合作。
这对于我们之前分享过的许多泛 Agent 工具来说,确实用途较窄。但在整个工作流里,它又是我见过 AI 参与度最高的工具之一。
从初期制定营销策略,直到最后发布终稿,全程都有 AI 的参与,而且它确实在实际工作中帮助了人、简化了流程。
AhaCreator 帮你推进这些重复性较高的工作,而你就是 AhaCreator 的经理,只需要在关键节点去审核就 OK。

目前 AhaCreator 已经聚集了 10 万多名有真实合作记录的活跃创作者,是目前全球规模最大的 AI 原生达人营销平台。
在海外创作者生态里,AhaCreator的口碑也立得住,达人和品牌方都认可这个平台。
这种规模本身,我觉得就是最直接的信号,垂类AI工具只要把场景打通,市场自然会给出真实的反馈。所以我觉得,这是一个非常典型的垂类 AI 工具成功案例。
很多人对 AI 的想象是“万物都可以 AI 化”,但现实里,很多厂商做出来的却是泛用型 Agent。一旦落到更垂直的业务场景中,往往又不够好用。
其实像 AhaCreator 这样,踏踏实实地在某个垂直领域把 AI 用好,用户自然会做出更理性的选择。
AhaCreator:ahacreator.com
文章来自于"莫理",作者 "莫理"。
【开源免费】字节工作流产品扣子两大核心业务:Coze Studio(扣子开发平台)和 Coze Loop(扣子罗盘)全面开源,而且采用的是 Apache 2.0 许可证,支持商用!
项目地址:https://github.com/coze-dev/coze-studio
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【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架,它提供开发多模型管理(SMMF)、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL(智能体工作流编排)等多种技术能力,让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址:https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file
【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础,任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤,并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址:https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用:https://vectorvein.ai/(付费)
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址:https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装:https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体,能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址:https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的(AI Agents)项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务,从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址:https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目,只需要输入一句话的老板需求,MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色,包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师,MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址:https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md