文章核心观点 - 2024-2025年，中国AI出海团队在PMF（产品市场契合）后，面临用户对AI产品“耐药性”增强的新型增长挑战，单纯依靠流量收割的时代已结束 [1] - 达人营销（Influencer Marketing）成为AI产品增长的关键飞轮，但其市场存在信息不对称、交易非标、交付风险高等结构性痛点，导致90%的团队执行受挫 [2][6][11] - 大模型技术的进步正重塑达人营销行业，Aha公司利用AI重构了从匹配、定价、沟通到交付的全链路，旨在将不可控的“口碑”转化为可计算、可预测的体系化增长科学 [15][16][47] 行业背景与挑战 - **市场环境变化**：早期“套壳”GPT产品即可获客的红利期结束，AI产品需要教育用户、塑造使用场景，增长难度加大 [1] - **达人营销的重要性**：根据Gamma联合创始人Grant Lee的经验，公司从0到5000万美金ARR（年经常性收入）的增长中，口碑和达人营销贡献了超过50% [2][3] - **达人营销的核心策略**：90%的用户触达来自少于10%的爆款内容，品牌需要广泛合作、投入足够预算进行测试，并将成功策略大规模复制 [2][3] - **市场固有痛点**： - **信息不对称**：达人营销市场是典型的“柠檬市场”，信息不透明、交易成本高 [6] - **找人困难**：海外达人分散，传统检索工具依赖浅层标签（如“AI”），难以精准找到与产品受众匹配的优质创作者 [7][8] - **报价非标**：价格高度不透明，同一达人对不同品牌的报价差异巨大，取决于背书关系、谈判能力等非价值因素 [9] - **交付风险高**：海外达人档期不稳定，内容可能延期；存在预付款后失联、数据造假等风险 [10] Aha的解决方案与技术架构 - **产品定位**：Aha（原Head AI）是一款利用大模型技术从头重构达人营销全链路的AI平台，旨在解决行业低效问题 [16][17] - **核心解决方案**： 1. **AI驱动的精准匹配**： - 构建由大模型主导的匹配系统，不依赖浅层标签或历史点击，而是像营销专家一样理解内容、分析受众 [20] - 技术流程分为召回、粗排、精排三阶段，LLM在各阶段进行语义推理和判断，最终输出匹配得分和推荐名单 [20][28] - 数据库规模从200万达人增长至500万高质量严选达人池 [40] 2. **动态定价引擎**： - 通过实时计算达人预测播放量、平台基础CPM、地区差异、合作形式、市场供需等多重因子，生成“一口价” [24][29] - 消除了传统模式下依赖达人主观报价和漫长砍价过程的问题 [24] 3. **自动化沟通与发单系统**： - 系统能基于匹配结果，用本地化、个性化的文案自动向达人发出合作邀请与报价 [25] - 管理百万量级发单规模，通过域名预热、频率控制算法确保高邮件送达率，避免被标记为垃圾邮件 [26][30] - 仅将谈妥价格和意向的达人提交给品牌终审，极大提高前期效率 [25] 4. **履约与安全保障机制**： - 引入类似支付宝的担保交易机制，资金托管，仅在内容履约并经品牌确认后支付 [27][32] - AI自动模拟人工催单，确保内容按时交付 [32] - 自动处理合同签署流程，对品牌侧“隐形化” [32] 品牌使用流程与效果 - **品牌协同流程**：品牌需创建Campaign并提供详细Brief（品牌简介、卖点、目标人群等），AI据此进行匹配和沟通，1-2天后品牌可在看板中审阅所有有意向的达人及其数据（价格、预估CPM/CPC、人群画像等），并统一管理内容审核与进度 [34][36] - **一体化工作区**：所有合作信息、待办事项（如确认合作、审稿、追踪进度）集中在一个界面处理，避免了多平台切换的麻烦 [36] - **客户案例效果**： - **Manna**（一款“Duolingo for Bible” AI应用）：通过Aha与42位达人合作，产生了3条大爆款内容；其中一位YouTube创作者仅几万播放量就带来了几千次App下载 [43] - **Gamma**：作为方法论实践者，利用Aha可以更快、更简单地大规模执行达人营销策略 [37] 产品迭代与公司发展 - **快速产品迭代**：Aha近期发布2.0版本，新增功能包括达人建联前品牌预览确认、外发邮件内容预览，并提供了精准、泛化、加强泛化三种匹配模式 [40] - **持续优化模型**：随着合作的AI客户增多，平台不断抽象细化专家经验，迭代为模型的判断因子，以更稳定地服务不同类型AI产品 [40] - **获得市场认可**： - 2.0版本在ProductHunt获得日榜第一 [40] - 公司近期完成570万美元新一轮融资，由联想创投领投，初心资本跟投，老股东金沙江资本与锦秋基金继续加注 [45] 未来展望 - **增长理念的进化**：在流量红利消失的背景下，AI出海的增长应从不可控的“玄学”转向可计算、可预测的“科学”体系 [46][47] - **AI与人的分工**：AI的价值在于处理筛选、比价、合同、催稿等80%的“脏活累活”，从而解放营销人员，使其能更专注于理解用户、构思打动人的故事等20%的核心战略工作 [47]