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酒香也怕巷子深，AI產品如何打贏認知戰？

人工智能ai獨角獸公司

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【酒香也怕巷子深，AI產品如何打贏認知戰？】酒香也怕巷子深，AI產品如何打贏認知戰？

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酒香也怕巷子深，AI產品如何打贏認知戰？

圈子內一直流傳著一句話 ， “AI一周 ， 人間一年 。 ”
當技術迭代坐上了火箭 ， 背后是AI初創公司集體的“痛”：最前沿的技術發展與用戶認知之間形成了鴻溝 ， 產品功能日新月異 ， 但用戶理解卻嚴重滯后于市場 。
有人調侃 ， 大模型才三年 ， 已經有一批AI公司倒下 ， 其中一些至死 ， 用戶都不曾知曉其姓名 。
在這個時代 ， 酒香 ， 最怕巷子深 。 特別對于有出海業務的AI公司 ， 競爭拓展至全球化 ， 高高在上又廣撒網式的營銷 ， 已經逐漸失靈 。
研究完一些既有成功案例后 ， 我們發現“達人營銷”正在從可選項轉變為必答題 。 典型如Kimi ， 早期通過科研博主、留學生、科技博主“一次性上傳XX”系列測評 ， 快速建立起“超長上下文本”的認知差異；MiniMax的Talkie ， 則憑借海外TikTok、X等平臺的達人和用戶“二創” ， 直接拉動了應用下載量 。
達人營銷的本質 ， 是通過用戶信任的“代理人” ， 以最低成本 ， 完整深度產品教育與場景滲透 。
然而 ， 營銷領域存在著巨大的幸存者偏差 ， 幸運兒只是少數 。 當一家公司決心All in達人營銷時 ， 一個更棘手的“執行鴻溝”隨之出現了 。
某家AI創業公司告訴我們 ， 規模化是達人營銷過程中最大的“攔路虎” ， “即便在預算充足的情況下 ， 達人合作從幾十人擴大到幾百人時 ， 團隊也會陷入效率、管理和數據的全面失控” 。
面對傳統營銷模式下 ， 存在的規?；Y構性痼疾 ， Aha的AI化解決方案將如何破局？
規模化 ， 正在逼近達人營銷的人力邊界在與多位AI/科技公司創始人和出海產品市場負責人的交流中 ， “規?；睅缀跏敲恳淮斡懻摱紩霈F的關鍵詞 。
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100個新產品上線 ， 真正能留下長期印象并形成付費使用的只是少數 。 在注意力高度稀缺的環境下 ， 單點曝光很難奏效 ， 想進入用戶的認知范圍 ， 往往只能依賴多元、高頻、穩定的觸達 ， 反復出現在不同使用場景中 。 達人營銷也因此成為不少AI公司長期采用的渠道之一 。
但即便如此 ， 結果依然充滿不確定性 。 這更像是一場概率游戲 ， 爆款難以被精準預測 ， 只能通過不斷放大樣本量來提高命中率 。 這也使得AI創業公司在實際操作中 ， 不得不走向規?；斗?， 競爭的本質逐漸演變為用戶心智與注意力的密度之爭 。
隨著投入加深 ， 問題也逐漸浮現 。
一位負責海外市場的增長負責人告訴我們 ， 在實際執行中 ， 達人營銷的復雜度遠高于預期 。 “一開始覺得多找一些達人就好 ， 但很快發現事情不是這么算的” 。
從流程上看 ， 一次完整的達人合作通常包括找人、建聯、談價、合同、內容、審稿、發布、數據和結算9個步驟 。 在合作規模較小時 ， 這些工作尚可在市場團隊內部協調完成 。
“當達人數量超過臨界點時 ， 那便成為一個系統性的工程 。 ”
按照一線執行經驗 ， 達人合作數量從10人加到100人 ， 帶來的并不是工作量簡單增加10倍 ， 而是一次成倍放大的執行復雜度 。



以一個并不激進的假設為例 ， 如果最終合作率在1%左右 ， 想要真正落地100位達人 ， 前期準備工作就意味著需要篩選、建聯、溝通上千位候選人 。 每一位達人至少要經歷初篩、建聯、報價溝通、內容確認、發布跟進與數據回收等多個節點 ， 哪怕每個節點只多一次往返 ， 疊加起來的跟進次數也會迅速失控 。
規模擴大帶來的 ， 不只是“多做點事” ， 而是溝通、確認、跟進與復盤等管理成本的指數級放大 ， 最終疊加為效率、管理、數據與風險的多重壓力 。
這時候 ， 解決的辦法有兩個 ， 要么從內部增派執行人手 ， 要么找外掛 。 借用他們的行話叫：擴建In-house團隊或引入外部Agency 。 這是達人營銷進入規?；A段后 ， 為緩解執行壓力 ， 品牌通常會選擇的兩種路徑 。
這兩種方式在不同發展階段各有優勢 ， 也都曾在實踐中被廣泛驗證過 。 但當合作規模進一步放大、執行周期被拉長 ， 這兩種解法本質上仍然圍繞“人”展開 ， 很難從根本上解決規?；瘓绦械慕Y構性問題 。 也正是在這種情況下 ， Aha這個以“AI員工”為執行主力的達人營銷平臺作為第三種模式 ， 開始進入更多團隊的視野 。
如果把達人營銷的規?；鸪蓭讉€最關鍵的工程問題：供給能不能持續擴張、執行在多項目并行時能不能穩定、數據能不能沉淀復用、回收追蹤是否及時、價格是否可控、以及長期組織能力是否越做越強 。 這三種模式的優勢邊界其實非常清晰 。
In-house的強項在“深度” 。
團隊對產品與用戶的理解更一致 ， 決策鏈更短 ， 更容易把達人內容做成“可復用的品牌資產” ， 并與產品節奏、敘事重點、素材需求形成穩定配合 。
但當合作規模持續放大時 ， 它的承載上限也會開始顯現：規模化主要靠人力線性疊加 ， 拓展達人、談判、審稿、數據復盤都高度依賴經驗與協同 ， 投入一旦上到多項目、多達人并行 ， 管理成本會以非線性的方式膨脹 。 不同執行者對達人篩選、內容質量的標準不一 ， 直接導致產出參差不齊 。 同時 ， 關鍵經驗與資源高度依附于個人 ， 也會限制能力的持續積累 。
Agency的強項在“速度與外部資源” 。
在AI/科技這種新品密集的領域 ， 優質Agency往往掌握現成的達人池與跑通的執行模板 ， 能快速把一次Campaign拉起來 ， 尤其適合“短期集中曝光”“節點發布”“從0到1試水”的階段 。
它的結構性限制在于 ， 因為Agency手中的達人資源高度集中 ， 不同品牌在同一批達人/同一批用戶前反復出現的情況并不少見 ， 長期來看可能帶來“同質化觸達”和“注意力內耗”；當品牌同時對接多家機構時 ， 管理與協同成本不降反增 。
這時候Aha就是一個很好的補位 ， 通過系統化的匹配與執行機制 ， 它并不依賴某一小撮“優質存量資源” ， 而是持續在更大的創作者空間中 ， 挖掘可合作的有效供給 。 尤其是在AI/科技領域 ， 用戶內容消費高度多元 ， 爆款內容往往來自跨圈層創作者 ， 且AI科技產品的受眾本身也分布在多個興趣領域中 。 當品牌長期圍繞有限的達人池和既定受眾標簽運轉時 ， 很容易在不知不覺中把那些真正有效、卻不符合傳統畫像的創作者排除在合作范圍之外 。
當然Aha也有天然邊界 ， 平臺效果高度依賴客戶給出的Campaign信息質量 ， 即輸入越準 ， 則輸出越穩 。 對強品牌敘事、高度定制創意或需要復雜公關協同的項目 ， 仍需人工參與關鍵節點把控 。 平臺的價值更集中體現在 ， 把執行規?；?， 并讓數據持續復利 ， 而不是取代所有人的判斷 。
因此 ， 當團隊進入規?；A段 ， 真正的選擇題往往不是“誰更好” ， 而是誰能突破供給、執行、數據閉環與組織協同上的瓶頸 。
簡單總結 ， In-house更像用組織一致性換內容深度 ， Agency偏向用外部資源換啟動速度 ， 平臺型AI執行側重用系統化換并行與復利 。
這里我們整理制作了一個三種執行結構的對比圖 ， 如下 。



通過清晰的對比 ， 我們清楚地看到Aha相對于 ， 傳統In-house和Agency模式的優勢 。 它的創新點在于 ， 完全打破了達人營銷人力資源密集分布的困境 ， 提升效率的同時 ， 也為品牌和AI企業帶來了數據、組織方面的新價值 。
Aha ， 讓“AI員工”成為執行主力當疊加人力逐漸成為規模化的瓶頸 ， 答案其實已經開始顯現 。
真正需要被重新思考的 ， 不再是“誰來做” ， 而是哪些工作 ， 本就不該繼續由人來完成 。
要解答這個問題 ， 需要回歸營銷的本質 。 其本身價值不在于執行過程如何進行 ， 而在于對市場策略和方向的思考、理解、判斷以及創造 。
這也是我們接觸的一家面向To B ， 專注于AI達人營銷領域的公司——Aha的想法 。 Aha認為 ， 既然創意大于執行過程 ， 那為什么不讓AI來解放人類工作 。
假設我們現在要完成達人合作 ， 大致可以分為創建Campaig階段和執行Campaign階段 。 創建階段的工作側重于策略規劃、內容審核 ， 核心在于創意性內容 。 執行階段則涉及了找人、比價、實時監測、數據復盤、資產沉淀、關系維護等環節 。
Aha選擇在這里做清晰分工：策略與創意由人掌握 ， 執行交給AI 。
在Aha的人機協同模式中 ， Campaign的創建流程被精簡為三步 。 首先 ， 輸入產品鏈接 ， 由AI自動分析并提煉賣點與用戶畫像；隨后 ， 設定活動與理想達人要求 ， 并以此為依據選擇匹配模型 ， 決定篩選達人速度和范圍 ， 輔以標記示例達人來校準模型的個性化理解；最后 ， 設置預算 ， 平臺將基于此前用戶的全部設定自動篩選和生成達人名單 ， 完成Campaign的發布 。
接下來 ， 執行階段才來到Aha真正干活兒的部分 。 結合之前提到過關于達人營銷規模的困境 ， 我們也來看看Aha是怎么找尋最優解的 。
第一解 ， 多元合作最優解：跳出同質化投放 ， 讓AI科技產品能夠實現多元達人合作的高并行與規?；涞?。
在預算與目標規模明確的前提下 ， 達人營銷真正的挑戰不再是“要不要做” ， 而是如何在放大樣本量的同時 ， 避免人為判斷帶來的系統性損耗 。
Aha的實踐恰好回應了這一問題 ， 其優質達人儲備量已超過500萬 ， 覆蓋海外5大主流平臺與140多個國家和地區 ， 能夠支撐多平臺、多國家、多語言同步分發的投放需求 。
與此同時 ， 即便只聚焦AI科技類創作者 ， 供給也已覆蓋了AI Coding、AI Design、AI Video、AI Costumer、效率工具與學習等多個類別 ， 讓品牌的規?；_人合作成為可執行的常態 ， 而非極限狀態 。
在達人營銷規?；^程中 ， Aha首先修正的是一個常見但隱蔽的誤區 ， 即對“完美達人”的過度期待 。 在實際投放中 ， 許多品牌傾向于優先選擇深度懂AI、內容精致兼專業度極高的創作者 ， 但這類達人往往溢價高、接單能力有限 ， 難以支撐長期放量 。
Aha的匹配邏輯并非簡單的標簽篩選 ， 而是讓大語言模型像資深營銷專家一樣 ， 基于對產品、受眾與文案語義的理解 ， 從用戶匹配度、內容適配性、歷史表現穩定性等維度進行綜合判斷 。 大量數據表明 ， 真正跑出效果的內容 ， 往往來自中長尾創作者 ， 而非第一眼最“完美”的那一小撮達人 。
與此同時 ， AI還在匹配階段統一識別并過濾營銷號、水號與異常賬號 。 尤其是在AI測評等高密度領域 ， 一些賬號表面數據亮眼 ， 但在真實轉化和點擊成本上長期失效 ， 這類達人即使在人肉判斷或傳統工具中也不易被識別 。 通過前置過濾 ， Aha將這些潛在高風險賬號排除在品牌視野之外 ， 確保合作對象是真實創作者、數據真實可用——這一步雖然有時會讓名單看起來不那么討喜 ， 卻顯著降低了后續執行中的試錯成本 。
第二個被系統性修正的誤區 ， 是對“精準受眾”的理解過于狹窄 。 許多品牌習慣于將目標用戶綁定在某一類垂直達人身上 ， 但現實中的內容消費遠比標簽復雜 。 用戶的注意力分布高度多元 ， 許多效果最好的內容 ， 反而來自跨圈層創作者 。
基于這一認知 ， Aha的匹配策略并非收緊 ， 而是通過更廣泛但有約束的篩選邏輯 ， 避免因受眾定義過窄而錯失真正有效的創作者 。 但同時也給了品牌方足夠的掌控權 ， 可以在Campaign設置階段就選擇一個匹配精準度檔位 。 每個檔位都對應不同的匹配策略、覆蓋范圍 ， 幫助客戶在投放前就對結果形成清晰預期 。



找到候選人后 ， AI會帶著由算法模型計算的“最優一口價”進行建聯與談判 。 該價格綜合了達人歷史表現、實時受眾價值、平臺行情等數十個因子 ， 減少因信息不對稱帶來的反復博弈 ， 確保價格透明合理 。



已經確認合作意向并完成價格談判的達人 ， 將統一進入品牌的待審核列表 。 數據顯示 ， 在Aha平臺上 ， 品牌最快在48小時內 ， 就能獲得一份已確認合作意向與最終價格的優質達人清單 ， 從反選到落地的折損被降到最低 。 值得一提的是 ， 在Campaign持續運行期間 ， 達人仍可持續接單 ， 清單相應不斷新增 ， 品牌始終擁有可反選、可推進的達人儲備 。



進入內容制作環節后 ， AI員工會7×24監控進度 。 對于逾期未提交的達人 ， AI會模擬人工進行多輪、友好的提醒催辦 ， 確保內容按時交付 。 若達人因客觀原因需要延期 ， 可通過平臺發起延期申請 ， 并需經品牌確認后方可生效 。 過去需要品牌人工跟進與反復催促的環節 ， 現由AI員工全部承擔 ， 品牌只需在關鍵節點進行確認 ， 做到最快一周即可發布內容 。
第二解 ， 效率最優解：組織維度的平臺管理體系 ， 重拾對達人合作節奏的把控感 。
Aha將所有達人合作執行過程都沉淀在一個可視化的平臺上 ， 徹底告別散落的表格、郵件和群聊 。 全局進度一覽無余 ， 從AI匹配了多少達人、建聯進展 ， 到多少達人已確認合作 ， 所有狀態一目了然 。



縮短決策鏈路 ， 意向達人匯聚在“待確認列表” ， 每位達人都附有詳細報價、CPM預估、粉絲畫像及AI匹配度分析 ， 品牌做判斷的成本會被顯著壓縮 。 Aha之所以能支撐快速決策 ， 是因為它建立在達人在接單前需完成身份認證 ， 并授權其媒體平臺的一方數據 。 品牌看到的粉絲結構、曝光與點擊預期 ， 均基于真實數據而非抓取或推算 ， 本質上已經是“可用信息” ， 具備直接參考價值 。 這也是規?；A段 ， 很多團隊開始更依賴系統而非人工經驗的原因之一 。



在內容制作環節 ， AI員工會跟蹤全流程進度 ， 達人直接在平臺提交內容 ， 品牌可根據稿件提交情況 ， 直接在平臺完成審稿與反饋 。 發布后 ， 播放、點擊、互動、CPM/CPC等數據自動回收、實時更新 ， 支持按平臺、按達人深度下鉆分析 。



Aha平臺構建了完整的合作安全保障體系 ， 確保每個環節真實、合規且可靠 。 通過動態更新的黑灰名單反作弊系統 ， 保障合作達人身份與流量數據的真實可信 。
同時 ， 平臺提供自動化的合規簽約流程、品牌托管的資金安全機制及統一的內容執行標準 。 從合同簽署、費用支付到內容制作均有規范保障 。
在傳統達人合作中 ， 內容產出只是第一步 ， 素材是否可復用、是否能用于后續投放 ， 往往需要品牌再單獨向達人溝通授權 ， 既耗時也高度不確定 。
而在自動化合規體系下 ， 這類問題被前置處理 。 合作真正開始之前 ， 身份校驗、簽約授權、協議簽署就已經一次性走完 ， 達人側的協議里也會把內容素材的使用和授權寫清楚 。 同時 ， 平臺提供達人投放碼 ， 對于表現突出的內容 ， 品牌可以直接基于既定規則進行加熱或二次使用 ， 而無需再回到“單獨要授權”的反復溝通中 。
資金安全保障這塊 ， 同樣提供平臺級保障兜底 。 品牌預算在合作初期由Aha托管 ， 達人完成內容制作并通過品牌驗收后 ， 才會向達人結算 。 若出現達人違約、刷量或內容不達標等情況 ， 均不向達人付款（品牌可申請退款） 。 每筆達人費用僅在該達人質量達標后才釋放 ， 確保品牌在可控、安全的資金環境下推進達人合作 。
第三解 ， 品牌復利最優解：將整個流程數據沉淀為可持續運轉的組織能力 。
Aha帶來的不僅是單次效率提升 ， 更是組織能力的數字化沉淀 。 越用越懂客戶 ， 品牌在平臺上的每一次選擇 ， 例如選擇或拒絕某個達人、審稿偏好等都會被記錄并結構化 ， 持續訓練屬于每個品牌的投放模型 ， 讓下一次匹配更加精準 。
能力歸屬于組織 ， 所有流程、數據和洞察都沉淀在平臺上 ， 不會因人員流動而流失 ， 新人入職即可基于歷史資產快速上手 。 此外 ， 得益于大量AI科技品牌的經驗與數據反哺 ， 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人類型與內容方向 ， 實現快速的冷啟動 。
達人營銷的下一個階段：AI成為基礎執行層這種更適合大規模執行的達人營銷方式 ， 正在逐漸被市場所認可 。
據悉 ， Aha目前已成功服務三百多家AI科技類客戶 。 其中包括國內外大廠如Alibaba等 ， AI出海產品如Zeemo、Pixso、AutoCoder、Manna等 ， 出海硬件產品如Clawlab等在內的眾多對效率與合規有極高要求的AI/科技品牌 ， 都已將Aha視為達人營銷的核心執行層 。



Aha告訴光子星球 ， 在現有客戶中 ， 占比最高且使用效果最好的一類 ， 是單月達人營銷預算在10萬美金以上的頭部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應用生成工具 ， 即一句話生成AI應用 。
其增長團隊曾陷入過傳統達人營銷困境中 ， 傳統合作模式成本結構不夠靈活 ， 效果分布不均 ， 轉化集中在頭部 ， 尾部達人幾乎無轉化 ， 造成了預算浪費 。 內容創作與履約過程難以精準把控 ， 溝通鏈條較長 ， 常出現達人敷衍交付現象 。 戰線拉得過長 ， 從達人篩選到內容上線 ， 需要一個月以上才能完成一輪合作 ， 造成了巨大的人力消耗 。
這些痛點在接入Aha平臺后得到了系統性解決 。 Aha幫助其繞過打包付費模式 ， 實現精準直投 ， 將成本降至原來的1/3到1/5 。 在供給與節奏上 ， 平臺海量的達人庫和自動化工具 ， 使其擺脫了人工拓展的資源瓶頸 ， 實現了快速、持續的規?；斗?。
更重要的是 ， Aha將Autocoder過去碎片化的建聯、談價、付款與內容管理流程整合為一體 ， 團隊從此無需在多平臺間切換 ， 從篩選到上線的全鏈路效率提升超過80% 。
如今 ， Autocoder團隊每天僅需投入1-2小時 ， 即可高效推進整個達人營銷鏈路 。 Aha不僅解決了其成本、效率和可控性的核心痛點 ， 更讓一個小團隊也能穩定駕馭大規模的營銷增長 。
從Aha的實踐中 ， 能看到AI正在成為基礎執行層 ， 接管從海量達人篩選、智能建聯、談判、內容催辦到數據回收的全流程苦役 ， 未來AI員工有望成為標配 。
隨著大規模人力的解放 ， AI科技團隊的角色將進一步升維為策略決策和創意師 。 營銷活動也將逐步演變為一個基于實時數據反饋 ， 由AI自動進行A/B測試、內容微調與資源分配的自適應系統 ， 而非而非按固定腳本執行的線性項目 。
屆時 ， AI創業公司的核心資產將不再是廣告預算 ， 而是獨有的創作者關系網絡、經過反復訓練的專屬AI營銷模型 ， 以及由內容構成的品牌文化資產庫 。
在極度嘈雜的信息環境中 ， 能夠為用戶提供真正有價值、有共鳴、可參與的內容與服務體驗 ， 才能建立起跨越認知鴻溝的信任 。

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