当AI产品开始拼势头，如何做好规模化达人营销这道必答题？
在硅谷风投机构A16Z的合伙人Bryan Kim看来，AI应用正在遭遇一场前所未有的同质化危机。
模型更新极快，工具功能趋同，单纯靠产品功能建立长期护城河变得越来越难。这时候，势头（Momentum）本身成了最大的护城河。
这里的势头，并不是短期的市场热度，而是产品能否被持续使用、反复传播、不断进入用户认知边界的能力。一旦势头形成，后来者即便在功能上完成追赶，也很难真正完成替代。
谁能制造势头，谁就能定义认知边界。而制造势头的关键，在于规模化与极致的分发效率。
当AI让产品开发的边际成本趋近于零，供应侧必然井喷。但人类的注意力是有限的。在高度碎片化的互联网时代，流量不再掌握在少数媒体手中，而是分散在数以百万计的细分领域达人（Influencer）手里。
规模化悖论
达人营销的规模化，与执行效率之间存在着天然的矛盾
达人营销本质上是一项充斥着大量非标环节的“执行苦役”。它是一条高度非标的长链条：从大海捞针式的达人筛选，到反复拉扯的价格谈判，再到保姆式的催稿、改稿与数据核算。
每一个环节都依赖人工判断，每一次规模放大，都会放大不确定性。搞定10个达人是“管理”，搞定100个达人就变成了“灾难”。
面对规模化问题，传统的解法只有两个：要么增加自有团队（In-house），要么找代理（Agency）。
以In-house为例，In-house往往是达人营销落地质量最高的一种形态。它的优势非常明确：
团队对产品、用户与内容调性理解深入
能与达人进行高质量、强共创的内容合作
决策路径短，试错效率高
这也是为什么，很多品牌在探索期或重点市场，都会优先选择In-house来跑通方法论。但当投放规模扩大、并行项目增多时，In-house的劣势也会逐渐显现出来，而且往往是反直觉的：
很多核心负责人会认为，只要加人就能解决执行问题，但在实际操作中，人越多，事情反而越不可控。要反复拉齐的信息变多、多人协作下对于“达人筛选标准”、报价合理度判断、“什么是优质内容”标准不一致，产出质量参差不齐。
引入Agency，是另一种被广泛采用、且在很多场景下非常有效的选择。
Agency的优势同样清晰：在AI/科技领域，已有的机构通常已经沉淀了几百到几千规模的营销号/品宣型账号资源，他们合作流程成熟，适合快速在品牌有新品发布、融资节点等阶段快速启动项目。但当投放进入长期规模化阶段，Agency也会逐渐暴露出一些结构性问题：
在AI与科技领域，优质垂直Agency数量有限，其达人资源池规模相对集中。随着同类AI品牌持续引入这些成熟机构，多个品牌往往在同一批达人中反复投放，投放覆盖逐渐趋同，品牌之间的用户触达重叠度随之上升。同时执行配合度，效率取决于他们的人力投入与项目优先级。
只解决执行问题，规模会很快撞上达人重叠的上限；只扩达人供给，又会让执行难以负荷，不可持续。当旧秩序失效，Aha的出现某种程度上提供了一种新的解法。
跳出同质化投放的多元达人合作
Aha的思路很直接：优化执行问题，也优化供给问题。让AI员工承担过去所有执行苦役，让品牌能在短时间内并行推进大量多元、具备真实使用场景的AI科技领域达人合作。
首先，是找人、建联与谈价的并行化。
Aha的做法是建立了一个由大模型主导的达人匹配系统。它储备了超过500万经过严选的高质量真实达人，覆盖全球140多个国家。
但这些达人并不是集中在某一种内容风格，或者某一个影响力层级上。
相反，它们分布在AI科技领域的各种真实使用场景里——有长期做专业内容的创作者，也有一线从业者，还有不少是把AI产品当作日常工具在用的普通用户型达人。
正是这种足够多元、足够真实的结构，让品牌在不同阶段、不同市场里，都能找到更贴近真实使用决策路径的内容表达方式。
这里比较关键的，除了规模，还有匹配方式。Aha的达人匹配并不依赖浅层标签或历史点击，而是让AI员工像营销专家一样，根据品牌的产品信息&受众等多维信息，由大模型主导判断：达人是否适合该产品？其受众是否与品牌目标人群一致？
比如，有些账号看起来在美国，但受众63%在巴基斯坦。这种账号标签再好、内容再对，也会被直接过滤掉，因为受众不对，就意味着投放浪费。同时，AI员工会在匹配阶段统一识别并过滤营销号，确保合作对象是真实创作者，投放结果具备可用性。
Aha的达人详情页中清晰展示了达人受众在目标国家中的占比
最后通过召回、粗排、精排三层漏斗，即便在严要求下，系统仍能持续产出结构多样、具备真实使用场景的可合作候选人。
找到人后，定价的问题也随之而来。在传统达人投放里，价格高度非标：同一个量级的账号、同一个国家、同一类内容，报价能差出几倍。于是定价变成最大的摩擦源，反复问价、反复砍价、反复确认权益，消耗的不仅是时间，也是预算确定性。
Aha的做法是把这段摩擦，做成一套“一口价系统”。
AI会综合达人的历史表现、受众价值、平台行情、国家系数等数十个因子，自动计算出一个合理的市场价值区间，并直接由AI员工完成意向确认和价格谈判。
也就是说，当品牌方看到这份名单时，价格已经谈好了，只需确认达人即可立即进入内容制作环节了。这样一来，从“选中”到“落地”之间的损耗就被大大降低了。
随着Campaign的推进，达人通常会于48小时内陆续接单，新的达人会陆续根据接单时间持续补充进来，形成一份动态更新、可随时反选、推进的合作清单。
当然，这样的效率革命不止发生在找人环节，多元合作真正的挑战，往往不在于启动，而在于执行过程的稳定性。
众所周知，传统的达人管理是一场典型的“人治”：进度靠问，数据靠填，大部分有效信息散落在无数个Excel表格和微信聊天记录里。
而Aha选择让AI把所有达人从筛选、沟通、履约到发布的数据与状态，都被统一纳入同一品牌后台中，实现可视、可追踪的管理。品牌在需要时可掌握全局，不介入时也能保持执行节奏稳定推进。
举几个简单的例子大家就能看得更明白了。就拿选人环节来说，所有意向达人被汇总进一张“待确认列表”。
Aha平台达人待审核列表
达人详情页基础画像数据
每位达人旁边都附带了详细报价、预估的CPM/CPC、AI生成的匹配度分析、以及受众画像基础信息。品牌方要做的，不再是筛选海量信息，而是通过达人主页简单判断内容风格，并基于这些结构化数据做最后的“Yes or No”。
另外，在实际合作环节中，AI产品的达人合作往往还会遇到一个容易被忽视的现实问题：繁琐的开会员流程。
由于产品特性，AI公司在合作初期通常需要为达人开通会员或产品权限。
如果通过传统agency对接，这一过程往往涉及多轮信息确认与转达——索要账号信息、确认版本、开通权限、再反馈给达人。流程一旦拉长，就会产生大量来回沟通的摩擦，尤其在内容制作对时效性要求较高的情况下，延误问题会被进一步放大。
Aha将这一达人会员信息收集流程直接平台化处理。品牌方在确认合作达人后，即可在平台内一次性获取所需信息并完成会员开通，达人几乎可以无缝进入内容制作阶段，而不再被反复沟通和信息传递所拖慢。
品牌设置界面
不仅如此，Aha还将合作流程变成了可视化的节点流转：内容制作中、待发布、已发布。品牌方可以直接在平台上完成审稿和反馈，而不是在邮件里来回修改附件。
在内容制作阶段，AI员工会24/7跟踪每位达人的进度。一旦出现延迟，系统将自动模拟人工进行多轮提醒，直至内容按要求提交。若达人因客观原因需要延期，也需通过平台发起申请并经品牌确认后生效。
当内容发布后，数据回收也不再是一项体力活。系统自动追踪每一位达人的播放量、点击量、CPM和CPC。品牌方可以随时查看预算消耗进度，并细化到单人表现。
这意味着，原本需要人工逐个回收、清洗数据的庞大工作量被归零。品牌方可以把精力真正花在“沉淀优质达人”和“复盘投放策略”上，而不是消耗在表格里。
通过这套系统，Aha实际上是在帮助企业建立一套可持续运转的组织能力，把工业化思维真正引入了达人营销领域，让企业建立一条标准化达人营销流水线。
提供平台级的合作安全保障
当达人合作开始并行推进、规模持续放大时，风险不再来自个体，而来自系统本身，这也是为什么安全必须被平台化。
在多元达人合作中，品牌面临的核心不确定性并非来自个别达人，而是来自整体复杂度的上升：
合作对象是否真实？数据是否可信？流程是否合规？资金是否安全？一旦这些问题无法被提前收敛，品牌就不得不主动降低合作规模，回到更保守、更同质的选择路径。
Aha提供的，是一套平台级的合作安全保障机制，把原本分散在人工判断中的风险控制，前移并固化为系统能力，从而为规模化、多元的达人合作提供稳定底座。
在达人层面，所有合作对象需在接单前完成身份认证，并授权其媒体平台的一方数据接口。品牌在平台内看到的达人画像、曝光与点击量预估，均来自真实数据源，可直接用于判断与决策，而非依赖二次整理或经验推测。
达人端授权账号界面
达人端授权信息的界面
同时，针对达人营销领域长期存在的数据噪声问题，Aha构建了多阶段反作弊体系。对存在明显刷量、数据造假或内容质量异常的账号，系统会直接永久屏蔽；对疑似营销号或风险账号，则纳入灰名单进行动态监测与调价约束。在匹配与接单阶段，系统会实时调用最新的黑灰名单进行过滤，确保品牌合作的始终是真实创作者与真实流量。
在流程与资金层面，Aha将合规与安全进一步平台化。AI员工会在合作开启前完成双方身份验证、代签约授权与协议归档，确保每一笔合作具备清晰、可追溯的法律关系。品牌预算由平台托管，达人仅在内容完成并通过验收后才会结算；若出现违约、刷量或内容不达标等情况，资金不会释放，品牌也可申请退款，从而在可控环境下持续推进合作。
内容执行同样被纳入统一校验体系。平台内置标准化的内容规范，覆盖不同平台的视频格式、时长、CTA 设计、限流风险规避与转化优化要求，确保内容在规模化产出时仍然表达清晰、不跑偏、可回流。
正是这些看似“基础设施”的保障机制，使得多元达人合作不再依赖品牌逐一盯防与人工兜底，而能够在平台托底下可持续放大。
品牌视角的复利效应
当所有流程都被AI员工接管后，品牌价值也有了进一步抬升。
具体来说，由于 AI 处在完整的执行路径上，随着投放不断进行，品牌在平台上的每一个决策如达人通过或拒绝的原因、内容审核偏好、定价接受区间、最终发布效果等，都能在决策发生的当下看到业务流程的全貌，并进一步进行学习调优。
这些数据不会仅停留在单次执行中，而是持续反哺下一次投放判断：每一轮 Campaign，都是对品牌投放模型的一次训练；每一次执行，都会让下一次启动更快、匹配更准、判断成本更低。
当能力收敛至平台，它就转化为了系统化的组织能力。无论人员如何流动、架构如何调整，这套方法论都能持续运转。只有在组织层面完成这种数字化沉淀，企业才有可能在这场关于注意力的“密度战争”中，真正建立起长期、可复利的优势。
极致收敛服务客户，聚焦 AI科技领域，他们做对了吗？
当达人营销从小规模试水走向系统性投入时，执行复杂度持续上升，品牌开始倾向于选择更具分发承载力的执行方式，以支撑大规模合作的稳定推进。
自去年 5 月上线以来，Aha 靠着这套成熟的产品体系，已经服务了上百家 AI 科技公司，包括 Alibaba 及多款 AI 出海榜 Top 50 产品，如 AiPPT、Vizard、Zeemo 等。
在可对外披露的达人营销案例中，Pixso 是一个具有代表性的样本。作为一款面向海外市场的专业设计工具，Pixso 很早就意识到达人营销在触达核心设计人群中的价值。
但 Pixso 在早期并没有急于放大达人营销，而是把更多精力放在产品验证与持续迭代上。此时团队主要通过人工方式管理与达人的合作，为了更好的观察市场反应和验证方向。但当团队决定从战略层面开始将达人营销作为重点发力渠道时，问题开始集中暴露。
首先是筛选成本过高。Pixso 并非大众消费产品，而是一款专业设计工具，这意味着达人必须具备一定设计背景，才能准确理解并传达产品价值。缺乏相关经验的内容创作者，很难讲清 Pixso 到底解决了什么问题。也正因此，达人选择从一开始就存在天然门槛。
在人工模式下，团队只能逐个平台筛选候选达人，反复查看其内容、评论和互动情况，以判断专业度与匹配度。这一过程本身就高度耗时。从首次接触到内容最终上线，往往需要一个月以上，其间要经历多轮沟通：合作意向、内容形式、报价、时间安排以及审核节点等。
当合作规模进一步扩大后，这种方式的效率迅速下降，成为制约增长的主要瓶颈。
最终，Pixso 选择引入 Aha，将达人营销从高度依赖人工的流程，转变为系统化运作。通过 Aha 平台，系统可以基于受众分布、内容类型、历史表现和价格区间，持续为 Pixso 提供一份匹配度较高的影响者名单。
在合作初期，团队就能清楚看到每位达人的核心信息，包括主要受众地区、内容风格与过往表现，以及相对稳定、提前协商好的价格区间，从而快速完成决策。
与此同时，Aha 接管了大量原本需要人工处理的事务，如合作条款的标准化确认、合作进度与关键节点的统一跟踪等。团队不再需要在多个工具之间来回切换，也不再依赖人工汇总数据，从而可以在可控节奏下并行推进多位达人的合作。
Pixso的市场负责人Gloria表示“我们希望花钱买效率，把达人营销做成一个规模，而不是继续用人力硬扛。”
在实际执行中，Pixso 感受到的最大变化是：“当流程能够平台化后，一切都会变得更加清晰和集中——对个人、团队以及长期增长都有益处。”
这种变化并非个例。AutoCoder 团队也给出了类似反馈：
“使用 Aha 后，我们的整体效率提升了 80% 以上。过去需要整整一周才能确认一位合适的影响者，现在只需要 2 分钟。”
在内容交付节奏上，相比此前通过 Agency 推进，短视频的上线周期被压缩到约一周，而过去通常需要三周以上；长视频也可在一到两周内完成发布，整体协作效率显著提升。
Pixso 和 AutoCoder 的故事只是一个开始。它向我们揭示了一个正在发生的未来：
在注意力稀缺的时代，达人营销将不再是拼人力的“手工作业”，而是一场比拼智能化程度的“军备竞赛”。
当旧的执行模式逐渐不可控，像Aha这样能将非标流程转化为标准算力、将隐性经验沉淀为显性资产的 AI达人营销平台，正在补位成为企业增长的新基建。 在这场关于效率的战争中，拥抱“机器的理性”，或许才是对“人的创造力”最大的解放。
本文来自微信公众号“硅基观察Pro”，作者：硅基君，36氪经授权发布。
