作為一個接過Aha單的YouTube博主，我來聊聊這個AI產(chǎn)品

如果說2025年初Manus的橫空出世讓很多人知道了"通用Agent"這個概念，那最近兩個月，AI Agent算是真正走進了電腦和手機，開始幫普通用戶"干活"了。

千問能幫你點外賣，Claude Cowork能自動幫你整理電腦文件。而對AI編程工具更熟悉的程序員們，則是早就用Claude Code干各種苦力活了。

不過，我最近也注意到了一個現(xiàn)象：Agent分化了，走出了好幾條不同的路。

AI Agent分化成了四種類型

我把現(xiàn)在市面上的Agent大概分成四類：

第一類，通用型。 Claude、ChatGPT、豆包這些。什么都能做一點，但什么都不夠深。你讓它幫你訂機票，它會告訴你流程，但不會真的幫你訂。

第二類，生活服務型。 千問能點外賣、訂酒店，就是這種。不追求"什么都會"，而是把幾個高頻場景做到真的能用。

第三類，開發(fā)者工具型。 Claude Code、CodeX、Cursor等。作為開發(fā)者我用得最多，確實在改變寫代碼的方式，但主要還是程序員/開發(fā)者們在用。

第四類，垂直行業(yè)型。 這類產(chǎn)品不多，但我覺得最有意思。不做通用能力，而是扎進某個行業(yè)，把行業(yè)know-how吃透，用AI重新做一遍。

為什么說第四類最有意思？

前三類比的都是"通用能力"——誰的模型更聰明、誰的工具鏈更完整。但垂直行業(yè)Agent比的是"誰更懂這個行業(yè)"。這是護城河。

通用Agent不可能同時精通醫(yī)療、法律、營銷、供應鏈，那也不是一個通用產(chǎn)品想解決的問題。但垂直Agent可以，把一個領域吃透就夠了。

作為達人的我，注意到一個趨勢

我的YouTube頻道有6萬多訂閱。最近半年，明顯感覺到一個變化：收到的商單合作郵件越來越多了，而且質量變高了。

以前收到的邀約郵件，大多是模板群發(fā)，一看就知道對方根本沒看過我的內容。但最近收到的邀請不一樣——會提到我的受眾是什么類型、為什么覺得我適合推這個產(chǎn)品。

我意識到，這個賽道有AI在發(fā)力。

作為一個AI自媒體，我對這件事挺好奇的：他們?yōu)槭裁磿x中我？看重什么？了解這些，對我優(yōu)化自己的內容方向、提高合作匹配度也有幫助——知己知彼嘛。

順著這個思路，我以達人的身份入駐了 Aha ，也順帶去研究了一下他們 —— 一個做達人營銷的垂直Agent 平臺是怎么做達人、品牌之間的撮合的，做的怎么樣？

但在展開之前，得先說說AI產(chǎn)品想規(guī)模化達人營銷這件事，為什么難。

AI產(chǎn)品做達人營銷規(guī)模化，為什么做不好

首先AI產(chǎn)品的達人合作這件事，我深有體會。

作為一個同時在認真經(jīng)營B站、小紅書、YouTube、公眾號的AI博主，我各個平臺都和一些AI產(chǎn)品接觸過。我算是"達人"這邊的視角。過去兩年也接過一些AI產(chǎn)品的合作，有些合作很順，有些真的很痛苦。

第一，體驗門檻高。 達人推零食，開箱吃一口就能拍。推AI工具，得先學會用。很多達人過不了這一關——不是不愿意學，是真學不會，或者因為沒對應的真實場景需求，學了也用不出效果。

我自己就碰到過：有些商單產(chǎn)品，接了之后發(fā)現(xiàn)這玩意兒也太難用了。不是我不想好好做，是真的用不出能說服觀眾的效果。

第二，內容創(chuàng)作難。 AI產(chǎn)品的使用場景往往很抽象。什么叫"提高效率"？什么叫"智能助手"？這些概念不好拍。達人得把抽象功能變成有畫面感的內容，對創(chuàng)作能力要求很高。

第三，產(chǎn)品迭代快。 AI產(chǎn)品一個月一個版本很正常。達人這邊內容還沒發(fā)，那邊功能已經(jīng)改了。有些視頻發(fā)出去，評論區(qū)就有人說"這個功能現(xiàn)在不是這樣的"。

這三個問題加在一起，就會發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律：

AI產(chǎn)品天然需要規(guī)模化觸達，因為單個達人很難把產(chǎn)品全面的講清楚。你需要大量不同視角、不同場景的內容，才可能讓用戶真正理解一個 AI 產(chǎn)品。

但規(guī)模化太難做了。

我跟幾個做AI產(chǎn)品市場的朋友也聊過，痛苦很一致。

站在品牌方視角，一個達人合作包含這些環(huán)節(jié)：找人、建聯(lián)、談價、簽合同、對brief、審內容、催發(fā)布、收數(shù)據(jù)、做結算。

10個達人的時候，一個人盯得過來。100個達人的時候，就不是"人手不夠"的問題了，整個執(zhí)行體系會崩。達人數(shù)量只增加了90個，但執(zhí)行節(jié)點從幾百個變成幾千個。任何一個環(huán)節(jié)卡住，后面全亂套。

最后就是：效率亂、管理亂、數(shù)據(jù)亂、風險亂。

擴團隊能解決嗎？

在我看來是能解決部分問題的

In-house團隊的優(yōu)勢是對產(chǎn)品理解最深、溝通鏈路最短，也更容易和達人做出高質量的共創(chuàng)內容。在早期、小規(guī)模階段，這幾乎是最理想的方式。但規(guī)模起來后還是會出現(xiàn)一些問題，比如團隊人越多，信息對齊成本越高；篩人、談價、判斷內容高度依賴個人經(jīng)驗，一旦核心成員被分散到多個項目里，整體判斷質量就會被稀釋，執(zhí)行復雜度會逐漸開始超過人力所能承載的上限。

找Agency呢？

Agency 在資源和執(zhí)行經(jīng)驗上確實更成熟，也能在短時間內承接較多合作。但是達人資源一般會有上限，隨著同類 AI 品牌持續(xù)引入這些成熟機構，多個品牌往往在同一批達人中反復投放，投放覆蓋逐漸趨同，品牌之間的用戶觸達重疊度隨之上升。

說到底，不管擴團隊還是找Agency，核心問題沒變：執(zhí)行苦役吞噬了策略精力。

團隊80%時間花在找人、催稿、對數(shù)據(jù)這些重復工作上，真正想"什么內容能打動用戶"的時間少得可憐。

也正是在這個階段，一種能夠承載規(guī)模、同時又不犧牲判斷質量的執(zhí)行方式，才開始變得必要。

帶著這些問題，我仔細研究了一下Aha

說到"AI員工"這個概念，我自己很有感觸。去年我給自己的一人公司加了一名"數(shù)字員工"——用Claude Code+Chrome MCP做B站和YouTube的運營。留言多了一個個回復很煩，現(xiàn)在AI自動處理。搭了這套工作流之后，寫文章做視頻輕松太多了。

但達人營銷比回復留言復雜得多。找人、談判、合同、內容、審核、結算——每個環(huán)節(jié)都有專業(yè)門檻。通用AI搞不定這個。

所以我好奇的是：Aha到底是怎么篩選達人的？作為達人，了解這個對我也有用。

AI員工是怎么"看"達人的

我在Aha官網(wǎng)看，他們提到他們已經(jīng)有500萬+全球達人池，頭部、腰部、長尾都覆蓋。

研究了一下，發(fā)現(xiàn)Aha 覆蓋的并不是單一類型的達人，而是圍繞不同 AI / 科技產(chǎn)品形態(tài)，形成了非常多元的內容創(chuàng)作者結構。無論是 AI 工具、效率類產(chǎn)品，還是 AI 視頻、設計、剪輯、編程、教育類產(chǎn)品，平臺上都同時聚集了測評型創(chuàng)作者、實際使用者、專業(yè)從業(yè)者、教學型內容生產(chǎn)者以及偏場景化的應用達人。

再往外延，Aha 還覆蓋了大量消費級科技場景，包括戶外、家居、辦公、日常生活與創(chuàng)意內容等方向的創(chuàng)作者。這意味著，品牌在平臺上并不是只能找到“講功能”的那一類人，而是可以圍繞同一產(chǎn)品，同時觸達不同角色、不同語境、不同使用場景下的真實用戶視角，用多種內容形態(tài)并行展開傳播，而不是反復投向同一批同質化達人。

這種達人類型的廣度，本身就是 Aha 能支撐多元觸達和規(guī)模化分發(fā)的基礎。

但達人池大不是關鍵。我比較感興趣的是它怎么從500萬里找到對的人。

我那個YouTube頻道過去發(fā)過不少 AI 開發(fā)工具、編程效率、Dev Tool workflow相關的內容。結果在 Aha 上，我被直接匹配到了 ClackyAI 這樣的產(chǎn)品合作。這不是巧合，而是 AI 真的“看懂了”我在講什么、也知道我的受眾是誰。

后來我去看了一下 Aha 的匹配邏輯，才發(fā)現(xiàn)它并不是像傳統(tǒng)匹配靠標簽、靠歷史數(shù)據(jù)、靠投放經(jīng)驗這些在拉名單，而是走了一套非常“營銷專家式”的篩選流程，用LLM分析達人的內容、理解受眾畫像、評估和品牌的匹配度。官方說會分析237+個行為信號。

具體來說就是，先從全量達人中召回可能相關的人，再通過粗排和精排逐層收緊，判斷的不是“這個人粉絲多不多”，而是這個達人適不適合講這個產(chǎn)品？他的受眾，和品牌目標人群有多大重合率？在這個過程中，營銷號、刷量號會被統(tǒng)一識別并過濾掉，最后留下的，是在內容語義、受眾畫像和產(chǎn)品定位上都能對齊的真實創(chuàng)作者。

站在達人的角度，這種匹配是有體感的：你收到的不是“群發(fā)模板”，而是真的和你內容方向契合的合作邀約。

這對我有個啟發(fā)：作為達人，如果想被AI"看懂"，內容定位得清晰。你的受眾是誰、你擅長講什么、你的內容調性是什么——這些信息越明確，AI越容易判斷你適合哪類品牌。

找到人之后，后面的流程也明顯不一樣了。

AI 會自動完成建聯(lián)和意向確認，官方說法是最快 48 小時內就會有達人陸續(xù)接單，并會持續(xù)更新。 可以理解品牌始終擁有可反選、可推進的達人儲備。內容制作階段，AI全天候監(jiān)控進度，并且會到點兒直接聯(lián)系達人催進度。哪個達人該交稿了、哪個需要催一下，系統(tǒng)自動處理，品牌不用自己盯，達人這邊的節(jié)奏也更清晰。

站在品牌方的角度看，比較關鍵的一點是：規(guī)模大了質量不會掉。

同一個Campaign哪怕同時推100個達人，執(zhí)行都遵循統(tǒng)一標準。傳統(tǒng)模式下這幾乎做不到——人越多越亂，這是鐵律。但AI天然適合干大規(guī)模、標準化的事。

說個題外話，我還在我自己的Aha達人賬號下，看到了不同品牌給我YouTube頻道的報價，確實有點意思哈哈哈

這些價格整體上和我自己的心理預期非常接近：有的產(chǎn)品我愿意高價深度做，有的只適合輕度露出，價格自然不同。

后來才知道，這背后并不是拍腦袋定價。

在匹配完成后，AI 會基于達人的歷史內容表現(xiàn)、實時受眾價值、平臺 CPM 行情、國家與市場系數(shù)、合作形式等多個維度，計算出一個合理的報價，并直接帶著這個報價去完成溝通和議價，最終形成一個品牌可以直接推進的 Best Price（一口價）。

作為達人，我的后臺是這個樣子的

另一個讓我印象深刻的是安全保障

規(guī)模化還有個隱藏問題：風險。

同時和100個達人合作，怎么保證每個人都是真的？數(shù)據(jù)都是真的？流程合規(guī)？錢不會打水漂？

作為經(jīng)常接商單的博主，我知道這行坑多。有人刷數(shù)據(jù)，有人拖稿，有人收了錢不干活。品牌方?jīng)]經(jīng)驗，很容易踩雷。

Aha在這方面做了幾件事，讓我覺得它不是只解決“效率”，而是真的在為規(guī)模化做準備。

首先，是基礎層面的真實與合規(guī)。

達人在接單前必須完成身份認證，并授權其媒體平臺的一方數(shù)據(jù)。這意味著，品牌在后臺看到的達人畫像、曝光量、點擊量預估等信息，并不是自填或抓取的模糊數(shù)據(jù)，而是來自平臺官方接口的真實數(shù)據(jù)，可以直接作為決策依據(jù)，一定程度上也杜絕了虛假賬號。

但更關鍵的不是“認證”，而是過濾。

做達人這行的人都知道，現(xiàn)在各個平臺水很深，營銷號、買量號、刷數(shù)據(jù)的賬號特別多。小規(guī)模合作還能人工盯，一旦規(guī)模放大，這種賬號混進來，風險會被直接放大好幾倍。

Aha 在這塊做得比較狠：

明顯刷量、內容質量很差的賬號，直接進黑名單，以后不再推薦；

有點可疑、但還沒到一刀切程度的，會進灰名單，后面合作中持續(xù)觀察，必要的話還會調低價格或者限制接單。

而且這些黑灰名單不是擺設，在達人匹配和接單的每一步都會實時生效，保證最后進到合作里的，基本都是正常做內容的創(chuàng)作者，而不是靠刷數(shù)據(jù)混進來的賬號。

同時，合作本身也不是拍拍視頻就結束了。在每一次合作正式開始前，系統(tǒng)會自動完成雙方的身份驗證和協(xié)議簽署，合同會統(tǒng)一歸檔，不需要品牌和達人私下反復確認。對達人來說，合作協(xié)議里會明確包含素材授權條款，哪些能用、怎么用，一開始就講清楚。如果內容效果不錯，平臺還會直接提供對應的投放碼，品牌想加熱放量，也不需要再反復找達人確認，流程會順很多。

我覺得比較省事的一點是，平臺內置了統(tǒng)一的內容執(zhí)行規(guī)范，覆蓋視頻時長、格式、CTA 設計以及限流風險規(guī)避等細節(jié)。內容怎么拍、如何驗收、什么算達標，都是有明確標準的，而不是“隨便發(fā)一條就算交差”。

站在達人的角度看，這套流程雖然更規(guī)范，但反而更安心。邊界清楚、預期明確，不用擔心拍完之后被反復扯皮。

對品牌來說，也意味著規(guī)模化合作的時候，心里更有底，不用擔心錢打到水里。

最后是資金層面的安全機制，這一點我個人覺得挺重要。

在Aha上，品牌的預算不會一開始就直接打給達人，而是先由平臺托管。只有當達人按要求完成對應的內容制作，并且通過品牌的驗收之后，款項才會按節(jié)點釋放。哪一個節(jié)點沒完成、內容不達標，對應的費用就不會被放出來。

如果中途出現(xiàn)達人違約，或者內容明顯不符合要求的情況，平臺也不會直接向達人結算，品牌可以發(fā)起退款流程，把風險控制在合作前端，而不是事后扯皮。

這些機制疊加在一起，本質上是在回答一個問題： 當達人合作從“試水”走向規(guī)模化時，系統(tǒng)能不能穩(wěn)住。

至少從流程、風險和資金控制這幾個關鍵點來看，Aha 是在認真解決這件事的。

什么產(chǎn)品真的需要Aha

說了這么多，Aha適合所有人嗎？

不是的。這個問題值得聊聊。

適合的情況

產(chǎn)品已經(jīng)驗證了PMF，進入規(guī)模化階段。 你已經(jīng)知道產(chǎn)品是什么、用戶是誰、價值主張是什么，現(xiàn)在需要把信息傳遞給更多人。

有出海業(yè)務，希望多平臺分發(fā)的AI/科技類產(chǎn)品。 Aha覆蓋140+國家，支持YouTube、Instagram、TikTok、Twitter、Facebook五大平臺。很擅長多渠道同時跑，但是一旦是單一市場 + 單一平臺 + 少量達人，Aha 的價值會被稀釋。

想多元觸達，需要多視角教育，而不是期望一次爆點的產(chǎn)品。 產(chǎn)品可能單條內容講不清楚，不同人會被不同場景打動，需要多個達人 × 多種視角 × 多輪觸達。希望系統(tǒng)性觸達不同圈層的用戶，覆蓋頭/中/尾不同量級達人。 Aha支持品牌月度落地上百位達人的規(guī)模化合作，涵蓋頭部（占比20%）、腰部（占比 30% ）及長尾（占比50%）全矩陣達人。

適合那些已經(jīng)確定把達人營銷當長期能力建設，而不是一次性投放的產(chǎn)品。 Aha的數(shù)據(jù)會沉淀，用得越久，平臺對你的產(chǎn)品和用戶理解越深。

不適合的情況

還在早期驗證階段，沒找到PMF。

這個階段in-house團隊優(yōu)勢其實更明顯，因為會對產(chǎn)品理解深、決策快、能邊做邊觀察市場反饋。

而且說實話，這階段不確定性太高，不應該在達人營銷上投大錢。先利用少量達人獲得早期用戶，產(chǎn)品打磨好，找到PMF，再考慮規(guī)模化。

非常看重實時轉化。

達人營銷的價值更多是品牌曝光、用戶教育、信任建立。核心訴求是"今天投明天出單"的話，達人營銷可能不是最合適的渠道——不管用不用Aha。

只做國內市場。

Aha支持的是海外五大平臺。雖然上面也有中國區(qū)達人，但完全沒出海需求的話，可能不是最匹配的選擇。

垂直Agent的機會

回到開頭的話題。

為什么我覺得垂直行業(yè)Agent有意思？因為它真的在解決一個行業(yè)的根本問題，不只是"提高效率"。

通用Agent做不深。讓ChatGPT幫你管達人合作，它能給建議，但做不了執(zhí)行。讓它判斷一個達人合不合適，它沒數(shù)據(jù)，判斷不了。

Aha不一樣。它把達人營銷這個行業(yè)吃透了，用AI重新做了一遍。

達人池是慢慢積累的，匹配算法是不斷訓練的，執(zhí)行標準是一點點沉淀的，風險控制是內置好的。

這是一套完整的行業(yè)解決方案。

Aha的定位說得很清楚：以AI員工為執(zhí)行主力的達人營銷平臺。

人專注策略和創(chuàng)意——這才是人真正有價值的地方。執(zhí)行的活交給AI員工——讓機器干機器擅長的事。

我之前說過一句話：不天真地依賴100%自動化的話，你會發(fā)現(xiàn)幾乎所有工作都可以讓AI先幫點忙，從而開始得更容易，躍過最難的啟動那一步。

達人營銷也一樣。AI不能替你想清楚"我要傳遞什么信息"，但它可以替你處理找人、催稿、對數(shù)據(jù)這些執(zhí)行的活。

這可能是AI Agent真正落地的樣子：把人從重復勞動里解放出來。

Aha產(chǎn)品官網(wǎng)：https://aha.inc/

如果你已經(jīng)在認真考慮規(guī)模化做達人營銷，而不是單點試水，那我會更推薦你直接去官網(wǎng)預約一次 Demo。

會有專門的業(yè)務同學根據(jù)你的產(chǎn)品情況、目標市場和投放訴求帶你完整走一遍 Aha 的實際使用流程，很多細節(jié)只有在真實演示中才能體會到，不在于“看功能”，而在于幫你快速判斷這套執(zhí)行方式，是否真的適合你現(xiàn)在的規(guī)模和節(jié)奏。