AI应用行业面临的挑战与机遇 - AI应用行业正遭遇前所未有的同质化危机，模型更新快、工具功能趋同，仅靠产品功能难以建立长期护城河 [1][2] - 在注意力稀缺的碎片化互联网时代，流量分散在数以百万计的细分领域达人手中，规模化与极致的分发效率成为制造势力和定义认知边界的关键 [3] - 势力（Momentum）本身成为最大的护城河，指产品被持续使用、反复传播、不断进入用户认知边界的能力，一旦形成，后来者难以替代 [2] 传统达人营销模式的规模化困境 - 达人营销存在规模化悖论，其本质是充斥着大量非标环节的“执行苦役”，从达人筛选、价格谈判到催稿改稿和数据核算都依赖人工，规模放大将放大不确定性 [4][5] - 传统规模化解决方案主要有两种：组建自有团队（In-house）或委托代理机构（Agency） [6] - In-house模式在探索期或重点市场能实现高质量、强共创的合作，但随规模扩大，人多反而导致信息对齐困难、标准不一、产出质量参差不齐 [7] - Agency模式能快速启动项目，但在AI/科技领域，优质垂直Agency数量有限，达人资源池集中，导致多个品牌在同一批达人中反复投放，用户触达重叠度上升，且执行效率取决于机构人力投入与项目优先级 [8] Aha平台提供的创新解决方案 - Aha平台旨在同时优化达人营销的执行问题和供给问题，利用AI员工承担执行苦役，让品牌能并行推进大量多元、具备真实使用场景的AI科技领域达人合作 [9] - 平台建立了一个由大模型主导的达人匹配系统，储备了超过500万经过严选的高质量真实达人，覆盖全球140多个国家 [11] - 达人结构多元且真实，分布在AI科技领域的各种真实使用场景中，包括专业内容创作者、一线从业者和将AI产品作为日常工具的用户型达人 [12][13] - 匹配系统不依赖浅层标签，而是由AI像营销专家一样，根据品牌产品信息、受众等多维信息进行判断，并过滤受众不符的账号（例如账号在美国但63%受众在巴基斯坦）及营销号 [15] - 平台通过“一口价系统”解决价格非标问题，AI综合达人历史表现、受众价值、平台行情、国家系数等数十个因子自动计算合理市场价值区间，并完成意向确认和价格谈判，品牌看到名单时价格已谈妥 [16][17] - 合作流程平台化、可视化，从达人筛选、沟通、履约到发布的数据与状态统一纳入品牌后台管理，品牌可全局掌握，系统自动跟踪进度并提醒 [18][24][25] - 针对AI产品合作特点，平台简化了为达人开通会员或产品权限的流程，品牌可在平台内一次性获取信息并完成开通，减少沟通摩擦 [23] - 内容发布后，系统自动追踪每位达人的播放量、点击量、CPM和CPC等数据，品牌可随时查看预算消耗及单人表现 [26][27] Aha平台构建的系统化能力与安全保障 - Aha平台将工业化思维引入达人营销，帮助企业建立标准化达人营销流水线，形成可持续运转的组织能力 [28] - 平台提供平台级的合作安全保障机制，将风险控制前移并固化为系统能力 [29] - 所有合作达人需完成身份认证并授权其媒体平台的一方数据接口，确保品牌看到的画像和预估数据来自真实数据源 [29] - 构建多阶段反作弊体系，对刷量、数据造假或内容质量异常的账号直接永久屏蔽，对疑似风险账号纳入灰名单动态监测与调价约束 [31] - 合作流程中，AI员工完成双方身份验证、代签约授权与协议归档，品牌预算由平台托管，达人仅在内容通过验收后结算，若违约可申请退款 [31] - 平台内置标准化内容规范，覆盖不同平台的视频格式、时长、CTA设计等要求，确保规模化产出的内容质量 [31] 平台带来的效率提升与复利效应 - 使用Aha平台后，品牌整体效率可提升80%以上，过去需要一周确认一位合适影响者，现在仅需2分钟 [42] - 内容交付节奏显著加快，短视频上线周期从过去的三周以上压缩到约一周，长视频可在一到两周内完成发布 [42] - AI处在完整执行路径上，品牌的每一次决策（如达人通过/拒绝原因、审核偏好、定价区间、发布效果）都能被学习调优，数据持续反哺下一次投放，形成复利效应 [36] - 能力收敛至平台后，转化为系统化的组织能力，不受人员流动影响，使企业能在注意力竞争中建立长期、可复利的优势 [36] 市场验证与客户案例 - 自去年5月上线以来，Aha已服务上百家AI科技公司，包括Alibaba及多款AI出海榜Top 50产品，如AiPPT、Vizard、Zeemo等 [37] - 专业设计工具Pixso是代表性案例，其早期人工管理达人合作效率低下，从接触到内容上线需一个月以上，成为增长瓶颈 [39] - 引入Aha后，Pixso将达人营销转变为系统化运作，基于受众分布、内容类型、历史表现和价格区间快速获得匹配的影响者名单，并行推进多位达人合作，并实现流程的清晰和集中管理 [41]