这是苍何的第 458 篇原创！
大家好，我是在学出海做产品的苍何。
最近这段时间，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达人，天天泡在 X、Reddit 、YouTube 上。
发现一个扎心的真相：再 PLG 的产品，如果没有外部信任与内容曝光，也会迅速被淹没。
所以用达人营销解决产品增长问题显得尤为重要。我想着是否能用 AI 来解决这个问题。
扫了一圈市面上的工具，发现现在的 AI 营销产品真是满天飞，看得人眼花缭乱。
但真正能落到执行层面的并不多。大多数还是停留在辅助创作上，帮你写点文案、出几张图，解决的是"做内容快一点"，而不是"营销这件事怎么真的跑起来"。
直到我在 Product Hunt 上看到了 Aha 这个产品，决定深入研究一下。
查了下 Aha 这家公司，主要是做 AI 达人营销的，也即为品牌与创作者搭建更高效、更智能的平台协作体系。团队成员来自北美、亚洲等地，拥有连续创业、VC 投资及TikTOK、阿里等大厂背景。产品上线 9个月即赢得全球 300+ 家企业客户的信任与长期合作。
在这之前，我特意去扒了他们的技术 Blog 和白皮书（老读者的都知道，我不信宣传语，我信底层逻辑）。读完之后，我发现这东西有点意思。
它不是那种一键生成的傻瓜工具，相反，它是有使用门槛的。
这个门槛不在于操作难，而在于认知的转变。一旦你搞明白了其中的 AI 逻辑和原理，把它当成一个「智能 Agent」而不是一个普通的搜号工具来用，一切就会变得极其丝滑。
今天就来拆解一下，这个声称比行业领先一年的产品，到底是怎么用大模型重构达人营销的。
01 告别「玄学」，回归「第一性原理」
以前找达人（Influencer）带货或推广，在很多人的印象里就是「玄学」。
你会觉得：这个博主粉丝多，应该能火；那个博主看起来很极客，应该适合我的产品。结果投下去，钱花了，水花都没一个。
Aha 的创始人 Kay 在他们的技术复盘里提到了一个很有趣的观点：达人营销的本质，其实和「搜索/广告推荐」是同一类问题 。
- Query（查询）： 你的品牌、产品、Campaign 需求。
- Candidates（候选人）： 全球几百万的创作者。
- Scoring Function（评分）： 谁最相关、最有价值。
所以，Aha 并没有搞什么花里胡哨的新名词，而是老老实实地用大模型重构了经典的「召回（Recall）→ 粗排（Coarse Ranking）→ 精排（Fine Ranking）」架构。
这里最大的创新点在于：它让 LLM（大模型）成为了决策者，而不是单纯的特征提取工具。
传统推荐系统需要海量的历史点击数据，但达人营销是「零数据」行业，我们不知道这个博主还没发的视频会不会火。这时候，大模型的「语义理解」能力就进场了。
它像一个人类专家一样，去阅读博主的字幕、简介、风格，然后推理：这个人的受众，到底会不会买我的单？
这就是为什么说它有门槛------你得相信 AI 的推理能力，胜过相信粉丝数。
02 不被「宰」的秘密：动态定价
除了找人准，还有一个痛点是「谈钱」。
海外达人报价那是相当混乱，完全看心情。Aha 做了一个动态定价 AI 系统 。
它不靠猜，而是基于达人的历史表现、受众数据、甚至实时的市场供需关系（比如旺季淡季），自动算出一个一口价 。
这有点像打车软件的预估价，直接省去了你跟达人一来一回几十封邮件砍价的时间。
看个数据：
Aha 的客户 Vizard（一个 AI 切片工具），以前人工搞一个月才能完成的达人合作，用 Aha 几天就搞定了，效率提升了 5-10 倍。
还有一个大家都比较熟悉的做 PPT 的 AI 产品 AiPPT，平均每次点击成本（CPC）甚至压到了 $0.43 。
这在传统的 Agency 模式下，几乎是不可能做到的数据。
03 既然这么强，到底该怎么用？
如果你也想试试用 AI Agent 来替你跑腿，这里有几个我总结的「避坑指南」。
第一：Campaign 信息越精确，AI 做得越好（Prompt 工程）
在 Aha 上创建 Campaign，输入 URL 它会自动抓取信息。但我建议你别偷懒，要把这一步当成是在写 Prompt。
虽然它能自动生成，但你要人工去校准。
比如：你的竞品是谁？你的核心受众画像（Persona）到底是什么？
你给 AI 的 Context（上下文）越丰富、越准确，它在「精排」阶段的语义推理就越精准。别指望你给个「好用的软件」这种模糊指令，它能给你找到精准的垂类博主。
另外我发现还有一个非常重要、但经常被忽略的检查步骤。
在正式发布 Campaign 之前，Aha 会给你 3--5 个预匹配达人。
这一步的作用不是让你直接挑达人，而是用来"校验前面的 Campaign 信息是否设置准确"。
你可以简单看几个问题：
1、这些达人的内容方向，是否贴近你设定的 Persona？
2、他们是否是你"希望被你的目标用户看到的那种人"？
如果你发现这 3--5 个达人明显不对路，那基本可以确定你前面的 Context 给得不够准。
这时候最优解不是「凑合着发」，而是果断返回第一步，重新编辑 Campaign 信息。
相反，如果这几个预匹配达人一眼看过去就很对，那说明你的产品信息已经写对了，语义方向是清晰的，这时再进入付费 + 发布，效率和结果都会好很多。
⚠️ 这里一定要注意一点：
这 3--5 个预匹配达人并不是完整的合作名单，只是一个「校准样本」，千万别在这里就开始纠结数量或者覆盖面，别误会了 hhhh。
真正的 Aha，是在你确认方向正确、正式发布之后才开始全速工作的。
前面的步骤，本质上都是在帮你把「方向盘校正好」。
第二：格局打开，全球投放
Aha 覆盖了 140 多个国家。很多出海的朋友如果不熟悉当地语言，往往只盯着英美投。
但其实，除了少数价值明显偏低、转化路径不清晰的市场之外，很多非英语国家（比如拉美、东南亚）的流量洼地价值巨大，达人更好找、报价更理性、内容竞争没那么激烈。
利用 Aha 的多语言能力，你应该尽可能多选一些国家和语言。国家一放开，语言一放开，可合作的达人池自然就会变大，同样的预算，能跑出的内容数量和测试空间，也会明显拉开差距。
既然 AI 能帮你解决了多语言沟通、建联、谈价、合同和流程合规这些本该最麻烦的问题，就别把自己的路走窄了。
第三：预算结构要符合「量变到质变」
如果你只打算投 1 个博主，那我建议你别用 Aha，去买彩票可能更快。
Aha 的逻辑是概率与确定性的博弈。根据他们的最佳实践，初期最好能投 50-100 个达人，用数量来放大爆款的概率 。
这就是我在开头说的「门槛」：
你不能带着「赌一把」的心态，而要带着「做实验」的心态。利用 AI 的规模化能力，快速跑出数据，然后复投那些效果好的 ROI 模型。
04 什么样的产品适合用？
研究了一圈，我觉得两类团队最适合用 Aha：
1、AI / 软件 / App / AI 硬件类产品
这类产品往往不是"卖一个功能点"，而是卖一整套使用体验或工作方式的改变。
无论是 AI 工具、企业软件，还是 AI 硬件，单靠官网文案或广告，很难让用户真正理解它"好在哪"。
相比反复解释参数、能力和技术路线，让真实创作者直接演示使用过程------比如一次完整的操作流程、一个真实使用场景、一个前后对比的效果展示，往往比再精致的文案都更有说服力。
本质上，这类产品需要被看到、被用过、被理解，而不是被"说明"。
2、具备一定团队规模、处于快速增长期的创业团队
这类团队通常已经明确增长方向，也知道达人营销是有效手段，但现实问题是：人永远不够用。
市场同学要分出很多精力做脏活累活：
选达人、建联、谈合作、审内容、催进度、看数据......
哪一步都不复杂，但全部堆在一起，就会迅速吃掉整个团队的精力。
Aha 更适合这种"没时间、没人力、有预算、有计划"的团队。
把大量重复、琐碎、但必须被执行的工作交给 AI，让有限的人力真正用在策略判断、创意方向和结果决策上，而不是被流程拖慢增长节奏。
写在最后
现在的 AI 工具很多，能真正解决业务闭环的不多。
Aha 给我的感觉是，它不仅是个工具，更像是一个「全职的 AI 营销员工」。它帮你把找人、发邮件、谈价格、签合同、催稿子这些脏活累活全干了。
如果你的产品也准备出海，或者正在为海外增长发愁，建议你别急着上手操作。
因为是 ToB 的产品，流程还是比较严谨的。强烈建议先去官网约个 Demo 演示，让他们的专家给你讲讲具体怎么适配你的赛道，感受一下那个「语义匹配」的精准度，再决定要不要上车。
少走弯路，才是最快的捷径。
在 AI 时代，对普通人来说真正的壁垒从来不是模型本身，而是如何把模型嵌入到复杂业务流里，让它能够稳定、规模化地产生结果。