這是蒼何的第 458 篇原創(chuàng)！

大家好，我是在學(xué)出海做產(chǎn)品的蒼何。

最近這段時(shí)間，我一直在研究 AI 出海。

看了很多案例，也研究了不少工具。甚至我自己以身入局做達(dá)人，天天泡在 X、Reddit 、YouTube 上。

發(fā)現(xiàn)一個(gè)扎心的真相：再 PLG 的產(chǎn)品，如果沒有外部信任與內(nèi)容曝光，也會(huì)迅速被淹沒。

所以用達(dá)人營銷解決產(chǎn)品增長問題顯得尤為重要。我想著是否能用 AI 來解決這個(gè)問題。

掃了一圈市面上的工具，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)在的 AI 營銷產(chǎn)品真是滿天飛，看得人眼花繚亂。

但真正能落到執(zhí)行層面的并不多。大多數(shù)還是停留在輔助創(chuàng)作上，幫你寫點(diǎn)文案、出幾張圖，解決的是“做內(nèi)容快一點(diǎn)”，而不是“營銷這件事怎么真的跑起來”。

直到我在 Product Hunt 上看到了Aha這個(gè)產(chǎn)品，決定深入研究一下。

查了下 Aha 這家公司，主要是做 AI 達(dá)人營銷的，也即為品牌與創(chuàng)作者搭建更高效、更智能的平臺(tái)協(xié)作體系。團(tuán)隊(duì)成員來自北美、亞洲等地，擁有連續(xù)創(chuàng)業(yè)、VC 投資及TikTOK、阿里等大廠背景。產(chǎn)品上線 9個(gè)月即贏得全球 300+ 家企業(yè)客戶的信任與長期合作。

在這之前，我特意去扒了他們的技術(shù) Blog 和白皮書（老讀者的都知道，我不信宣傳語，我信底層邏輯）。讀完之后，我發(fā)現(xiàn)這東西有點(diǎn)意思。

它不是那種一鍵生成的傻瓜工具，相反，它是有使用門檻的。

來源：https://aha.inc/university?universityType=Aha+insights&utm_source=inf022

這個(gè)門檻不在于操作難，而在于認(rèn)知的轉(zhuǎn)變。一旦你搞明白了其中的 AI 邏輯和原理，把它當(dāng)成一個(gè)「智能 Agent」而不是一個(gè)普通的搜號(hào)工具來用，一切就會(huì)變得極其絲滑。

今天就來拆解一下，這個(gè)聲稱比行業(yè)領(lǐng)先一年的產(chǎn)品，到底是怎么用大模型重構(gòu)達(dá)人營銷的。

01 告別「玄學(xué)」，回歸「第一性原理」

以前找達(dá)人（Influencer）帶貨或推廣，在很多人的印象里就是「玄學(xué)」。

你會(huì)覺得：這個(gè)博主粉絲多，應(yīng)該能火；那個(gè)博主看起來很極客，應(yīng)該適合我的產(chǎn)品。結(jié)果投下去，錢花了，水花都沒一個(gè)。

Aha 的創(chuàng)始人 Kay 在他們的技術(shù)復(fù)盤里提到了一個(gè)很有趣的觀點(diǎn)：達(dá)人營銷的本質(zhì)，其實(shí)和「搜索/廣告推薦」是同一類問題。

• Query（查詢）：你的品牌、產(chǎn)品、Campaign 需求。

• Candidates（候選人）：全球幾百萬的創(chuàng)作者。

• Scoring Function（評(píng)分）：誰最相關(guān)、最有價(jià)值。

所以，Aha 并沒有搞什么花里胡哨的新名詞，而是老老實(shí)實(shí)地用大模型重構(gòu)了經(jīng)典的「召回（Recall）→ 粗排（Coarse Ranking）→ 精排（Fine Ranking）」架構(gòu)。

這里最大的創(chuàng)新點(diǎn)在于：它讓 LLM（大模型）成為了決策者，而不是單純的特征提取工具。

傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)需要海量的歷史點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，但達(dá)人營銷是「零數(shù)據(jù)」行業(yè)，我們不知道這個(gè)博主還沒發(fā)的視頻會(huì)不會(huì)火。這時(shí)候，大模型的「語義理解」能力就進(jìn)場(chǎng)了。

它像一個(gè)人類專家一樣，去閱讀博主的字幕、簡介、風(fēng)格，然后推理：這個(gè)人的受眾，到底會(huì)不會(huì)買我的單？

這就是為什么說它有門檻——你得相信 AI 的推理能力，勝過相信粉絲數(shù)。

02 不被「宰」的秘密：動(dòng)態(tài)定價(jià)

除了找人準(zhǔn)，還有一個(gè)痛點(diǎn)是「談錢」。

海外達(dá)人報(bào)價(jià)那是相當(dāng)混亂，完全看心情。Aha 做了一個(gè)動(dòng)態(tài)定價(jià) AI 系統(tǒng)。

它不靠猜，而是基于達(dá)人的歷史表現(xiàn)、受眾數(shù)據(jù)、甚至實(shí)時(shí)的市場(chǎng)供需關(guān)系（比如旺季淡季），自動(dòng)算出一個(gè)一口價(jià) 。

這有點(diǎn)像打車軟件的預(yù)估價(jià)，直接省去了你跟達(dá)人一來一回幾十封郵件砍價(jià)的時(shí)間。

看個(gè)數(shù)據(jù)：

Aha 的客戶 Vizard（一個(gè) AI 切片工具），以前人工搞一個(gè)月才能完成的達(dá)人合作，用 Aha 幾天就搞定了，效率提升了 5-10 倍。

還有一個(gè)大家都比較熟悉的做 PPT 的 AI 產(chǎn)品 AiPPT，平均每次點(diǎn)擊成本（CPC）甚至壓到了 $0.43 。

這在傳統(tǒng)的 Agency 模式下，幾乎是不可能做到的數(shù)據(jù)。

03 既然這么強(qiáng)，到底該怎么用？

如果你也想試試用 AI Agent 來替你跑腿，這里有幾個(gè)我總結(jié)的「避坑指南」。

第一：Campaign 信息越精確，AI 做得越好（Prompt 工程）

在 Aha 上創(chuàng)建 Campaign，輸入 URL 它會(huì)自動(dòng)抓取信息。但我建議你別偷懶，要把這一步當(dāng)成是在寫 Prompt。

雖然它能自動(dòng)生成，但你要人工去校準(zhǔn)。

比如：你的競品是誰？你的核心受眾畫像（Persona）到底是什么？

你給 AI 的 Context（上下文）越豐富、越準(zhǔn)確，它在「精排」階段的語義推理就越精準(zhǔn)。別指望你給個(gè)「好用的軟件」這種模糊指令，它能給你找到精準(zhǔn)的垂類博主。

另外我發(fā)現(xiàn)還有一個(gè)非常重要、但經(jīng)常被忽略的檢查步驟。

在正式發(fā)布 Campaign 之前，Aha 會(huì)給你 3–5 個(gè)預(yù)匹配達(dá)人。

這一步的作用不是讓你直接挑達(dá)人，而是用來“校驗(yàn)前面的 Campaign 信息是否設(shè)置準(zhǔn)確”。

你可以簡單看幾個(gè)問題：

1、這些達(dá)人的內(nèi)容方向，是否貼近你設(shè)定的 Persona？

2、他們是否是你“希望被你的目標(biāo)用戶看到的那種人”？

如果你發(fā)現(xiàn)這 3–5 個(gè)達(dá)人明顯不對(duì)路，那基本可以確定你前面的 Context 給得不夠準(zhǔn)。

這時(shí)候最優(yōu)解不是「湊合著發(fā)」，而是果斷返回第一步，重新編輯 Campaign 信息。

相反，如果這幾個(gè)預(yù)匹配達(dá)人一眼看過去就很對(duì)，那說明你的產(chǎn)品信息已經(jīng)寫對(duì)了，語義方向是清晰的，這時(shí)再進(jìn)入付費(fèi) + 發(fā)布，效率和結(jié)果都會(huì)好很多。

?? 這里一定要注意一點(diǎn)：

這 3–5 個(gè)預(yù)匹配達(dá)人并不是完整的合作名單，只是一個(gè)「校準(zhǔn)樣本」，千萬別在這里就開始糾結(jié)數(shù)量或者覆蓋面，別誤會(huì)了 hhhh。

真正的 Aha，是在你確認(rèn)方向正確、正式發(fā)布之后才開始全速工作的。

前面的步驟，本質(zhì)上都是在幫你把「方向盤校正好」。

第二：格局打開，全球投放

Aha 覆蓋了 140 多個(gè)國家。很多出海的朋友如果不熟悉當(dāng)?shù)卣Z言，往往只盯著英美投。

但其實(shí)，除了少數(shù)價(jià)值明顯偏低、轉(zhuǎn)化路徑不清晰的市場(chǎng)之外，很多非英語國家（比如拉美、東南亞）的流量洼地價(jià)值巨大，達(dá)人更好找、報(bào)價(jià)更理性、內(nèi)容競爭沒那么激烈。

利用 Aha 的多語言能力，你應(yīng)該盡可能多選一些國家和語言。國家一放開，語言一放開，可合作的達(dá)人池自然就會(huì)變大，同樣的預(yù)算，能跑出的內(nèi)容數(shù)量和測(cè)試空間，也會(huì)明顯拉開差距。

既然 AI 能幫你解決了多語言溝通、建聯(lián)、談價(jià)、合同和流程合規(guī)這些本該最麻煩的問題，就別把自己的路走窄了。

第三：預(yù)算結(jié)構(gòu)要符合「量變到質(zhì)變」

如果你只打算投 1 個(gè)博主，那我建議你別用 Aha，去買彩票可能更快。

Aha 的邏輯是概率與確定性的博弈。根據(jù)他們的最佳實(shí)踐，初期最好能投 50-100 個(gè)達(dá)人，用數(shù)量來放大爆款的概率 。

這就是我在開頭說的「門檻」：

你不能帶著「賭一把」的心態(tài)，而要帶著「做實(shí)驗(yàn)」的心態(tài)。利用 AI 的規(guī)?；芰Γ焖倥艹鰯?shù)據(jù)，然后復(fù)投那些效果好的 ROI 模型。

04 什么樣的產(chǎn)品適合用？

研究了一圈，我覺得兩類團(tuán)隊(duì)最適合用 Aha：

1、AI / 軟件 / App / AI 硬件類產(chǎn)品

這類產(chǎn)品往往不是“賣一個(gè)功能點(diǎn)”，而是賣一整套使用體驗(yàn)或工作方式的改變。

無論是 AI 工具、企業(yè)軟件，還是 AI 硬件，單靠官網(wǎng)文案或廣告，很難讓用戶真正理解它“好在哪”。

相比反復(fù)解釋參數(shù)、能力和技術(shù)路線，讓真實(shí)創(chuàng)作者直接演示使用過程——比如一次完整的操作流程、一個(gè)真實(shí)使用場(chǎng)景、一個(gè)前后對(duì)比的效果展示，往往比再精致的文案都更有說服力。

本質(zhì)上，這類產(chǎn)品需要被看到、被用過、被理解，而不是被“說明”。

2、具備一定團(tuán)隊(duì)規(guī)模、處于快速增長期的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)

這類團(tuán)隊(duì)通常已經(jīng)明確增長方向，也知道達(dá)人營銷是有效手段，但現(xiàn)實(shí)問題是：人永遠(yuǎn)不夠用。

市場(chǎng)同學(xué)要分出很多精力做臟活累活：

選達(dá)人、建聯(lián)、談合作、審內(nèi)容、催進(jìn)度、看數(shù)據(jù)……

哪一步都不復(fù)雜，但全部堆在一起，就會(huì)迅速吃掉整個(gè)團(tuán)隊(duì)的精力。

Aha 更適合這種“沒時(shí)間、沒人力、有預(yù)算、有計(jì)劃”的團(tuán)隊(duì)。

把大量重復(fù)、瑣碎、但必須被執(zhí)行的工作交給 AI，讓有限的人力真正用在策略判斷、創(chuàng)意方向和結(jié)果決策上，而不是被流程拖慢增長節(jié)奏。

現(xiàn)在的 AI 工具很多，能真正解決業(yè)務(wù)閉環(huán)的不多。

Aha 給我的感覺是，它不僅是個(gè)工具，更像是一個(gè)「全職的 AI 營銷員工」。它幫你把找人、發(fā)郵件、談價(jià)格、簽合同、催稿子這些臟活累活全干了。

如果你的產(chǎn)品也準(zhǔn)備出海，或者正在為海外增長發(fā)愁，建議你別急著上手操作。

因?yàn)槭?ToB 的產(chǎn)品，流程還是比較嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹?strong>強(qiáng)烈建議先去官網(wǎng)約個(gè) Demo 演示，讓他們的專家給你講講具體怎么適配你的賽道，感受一下那個(gè)「語義匹配」的精準(zhǔn)度，再?zèng)Q定要不要上車。

少走彎路，才是最快的捷徑。

在 AI 時(shí)代，對(duì)普通人來說真正的壁壘從來不是模型本身，而是如何把模型嵌入到復(fù)雜業(yè)務(wù)流里，讓它能夠穩(wěn)定、規(guī)?；禺a(chǎn)生結(jié)果。