不知道大家有沒有一個感受，我們生活和工作里的 AI 含量，變得越來越高。遇事不決，先問 GPT；工作流太碎，就交給 WorkBuddy；公司飛書上，甚至都接了一個我的龍蝦分身。

以前我們說 AI，好像還是一個需要專門打開的工具。現在它開始變成一種默認存在，遍布每一個角落。

這讓我有一個越來越強烈的感覺：是否具備 AI Native（原生）思維，正在成為營銷人拉開差距的關鍵能力。

什么是 AI Native？

中國信息通信研究院給出過一個定義：智能原生，即 AI Native，是以人工智能為根本驅動力的系統性范式革命，指從設計之初就以人工智能為核心驅動力構建的產品、企業或系統。

如果這個詞聽起來還有點陌生，你可以打開招聘軟件隨手搜一下。現在已經有不少企業在招 AI Native 相關人才，幫助企業把 AI 融入業務。

它已經從一個技術概念，變成了企業端實實在在的商業改造需求和能力要求。

簡單理解，AI 原生，就是用 AI 邏輯重新思考工作流。

它不只是會用 AI，而是能真正站在業務場景里，去思考哪些流程可以應該被 AI 重新做一遍？

就拿營銷領域來說，過去大家談 AI 營銷，最容易想到的是內容生成，寫文案，做海報等等。但今年，我清晰地感受到，AI 對營銷行業的真正改造，已經進入方方面面，從我自己在搭建 Lobster Brand Director（龍蝦品牌總監），到平時日常日復一日的勞動可以迅速被 AI 給替代且快速迭代。

除了之前說過的 GEO 是一個營銷人必須切入的 AI 營銷，其實還有一個我們今年尤其關注的領域，用 AI 找達人。

找達人大家都知道，非常繁瑣。

要去一個個人肉搜索，檢查匹配，鏈接，又要聊內容需求，還要審核內容。我曾經說過超級小滲透，超級小內容的營銷 3.0 時代，達人的數量需求是指數級增長。

我之前去一些大型企業內訓的時候，他們第一個問題就是：這玩意兒怎么規模化做？國內其實在這方面已經有很多供應商很成熟，但是到了海外營銷找達人，就變成一個更大的謎題。

最近不少做品牌朋友們都跟我提到一個海外達人營銷 AI 平臺，叫AhaCreator。它不是簡單做達人搜索或郵件自動化，而是一個連接品牌與海外 creator 的 AI 雙邊平臺。

說白了就是：海外營銷用 AI 快速找達人。

它一端服務品牌的 campaign 需求，一端連接和管理達人供給，中間用AI Agent推進匹配、邀約、議價、履約和復盤。

我查了一下，發現它拿到了錦秋基金和金沙江的投資，還是飛書首個海外達人營銷 AI Agent 合作伙伴，和藍色光標、明略科技也有戰略合作。

老粉都知道，我早年在美國做的就是社媒這一塊，達人營銷這件事其實很繁瑣。所以還是有些懷疑它的有效性，畢竟這是一個高度依賴人與人溝通、判斷和信任建立的領域。

出于驗證，我找 AhaCreator 的創始人Kay Feng聊了一次，也深入看了它的產品邏輯和客戶案例。

聊完之后，我更加確信：AI 正在對傳統業務工作流發起顛覆性的效率變革。甚至可以說，這個時代，用不好 AI 的 CMO，做不好增長。

這篇文章，我就結合 AhaCreator，以海外達人營銷為例來聊聊，什么樣的營銷業務，最可能被 AI 重新做一遍？

01

越是需要人肉專家的地方，越是可能被 AI 降噪

為什么我覺得會用 AI 這么重要？因為它不是改變單個任務效率，而是整個生產關系的重組 —— AI 型組織是必然。

很多人一聽 AI，就會本能想到“取代人”。但我反倒認為，用好 AI，某種程度上恰恰能最大限度地發揮人的價值，降低內耗。

AI 最重要的價值，不是讓人少思考，而是幫人處理掉那些正在消耗創造力的工作。

最近很流行一句話，“保護你的前額葉皮層”，不要把最寶貴的認知資源，浪費在大量重復、瑣碎、低價值的任務切換里。

現有工作模式下，我們的很多時間都耗費在瑣碎工作里。營銷人對外講品牌、講創意、講策略，但真正做項目的人都知道，日常大量精力都消耗在找人、對齊、催稿、拉表、復盤、溝通細節里。

這些事情當然重要，但它們會一點點吃掉人最寶貴的注意力、判斷力和創造力。

如果說推薦算法帶來的碎片化信息，損害了我們的前額葉皮層，那我們完全可以用 AI 保護它，讓 AI 來構建標準化的工作流，幫我們收攏信息、壓縮流程、減少無效消耗，把我們最寶貴的精力留給真正要的判斷、決策、創造。

那接下來的問題是，什么樣的業務場景，是 AI 最適合、最能提效的？

就這段時間在公司推進 AI 的感受而言，我認為有兩類。

• 一是高度依賴專家經驗，但這些經驗背后其實有規律可拆解的業務；
• 二是缺少數據沉淀、靠人肉推進，但可以被設計成工作流，并在每次執行后持續優化的業務。

一言以蔽之，一個流程如果長期靠人肉推進，長期依賴個人經驗，長期沒有數據沉淀，它大概率就是 AI 最先進入的地方。

海外達人營銷，就是這樣一個典型場景，但它更為復雜，因為它需要同時連接品牌和達人兩方。

02

營銷上下文的質量，決定了優質決策的數量

很多人以為，達人營銷很難被 AI 重做，是因為它太依賴“感覺”。

一個資深媒介掃一眼達人主頁，就能判斷這個人適不適合品牌；但你追問為什么，他往往很難說出一套標準答案。

但我現在越來越覺得，這種所謂經驗和直覺，本質上其實是長期積累出來的上下文。

他看過足夠多達人，跑過足夠多 campaign，知道什么樣的內容容易出效果，什么樣的達人看起來熱鬧但不一定轉化，什么樣的報價合理，什么樣的受眾更有商業價值。

我非常堅信，上下文的質量，決定了優質決策的數量。

過去的問題是，這些上下文都長在人腦里。人有經驗，就能判斷；人一離開，經驗也就跟著流失。更現實的是，當品牌需要同時篩選幾十個、上百個中長尾達人時，個人經驗再強，也很難兼顧廣度和精度。

某種程度上，AhaCreator 就是在把達人營銷里的上下文沉淀到系統里。

過去人工找達人，本質上是做兩件事：先理解品牌這次 campaign 到底需要什么樣的人，再判斷哪些達人和這個需求匹配。

AhaCreator 的解法，是把這兩側上下文都結構化。

一邊，它用大語言模型理解品牌方的 campaign 需求，比如產品特點、目標人群、內容調性、預算區間和轉化目標。

另一邊，它建立達人數據庫，對達人做持續畫像。

Kay 告訴我，他們的達人數據，不只看粉絲量、地區、品類標簽和互動數據，還會通過多模態模型，讀取達人最近的 30 條視頻，從內容語義、畫面風格、表達調性等維度沉淀達人畫像。這個數據庫也會根據達人新發內容和品牌需求持續更新。

這樣一來，達人庫就不再是靜態名單，而是一個持續更新的營銷上下文系統。系統再把品牌需求和達人畫像進行匹配。

相較于人工，大模型的優勢在于，它可以在更大的達人池里同時精準判斷更多變量。目前 AhaCreator 合作的達人數量已經超過10 萬，顯然比純人工篩選覆蓋范圍更廣。

舉個例子。AhaCreator 和美國本土 agency 公司 Sonicbeam 合作，推廣一款主打自動化真空封口機時，找到了一個專注加州沿海釣魚和戶外烹飪的達人。

客戶告訴 Kay，傳統人工篩選其實不太會把這個達人和真空封口機聯系起來。但 AI 識別到他的內容場景，捕獲、處理、保鮮，和產品使用場景高度相關。

達人篩選后臺截圖

這就是我覺得有意思且有價值的地方。

AI 沒有憑空替代人的經驗，而是把過去在人腦里的上下文，沉淀到系統里。

達人議價也是同樣的邏輯。

海外中長尾達人高度分散，沒有統一商單系統，也沒有透明報價體系。品牌很難判斷價格是否合理，達人也很難知道自己的報價是否被市場認可。所以很多品牌最后只能合作少量頭部達人，或者依賴代理手里的現成資源。

AhaCreator 的做法，是把達人報價拆成受眾價值、地域權重、內容活力、賽道供需四類變量，再結合平臺成交數據形成動態價格參考。

這樣一來，品牌和達人之間的信息差變小，中長尾合作就更容易規模化推進。

比如說，美國戶外清潔和家庭護理品牌 PurOxy，使用 AhaCreator 之前，市場負責人每天光是尋找達人就要起碼 1-2 個小時，還要處理溝通、臨時取消、備注遺漏等瑣碎問題。接入系統后，達人營銷日常執行時間節省了 75%，campaign CPC 做到了 0.77 美元。

PurOxy 在 AhaCreator 投放的達人

03

AI 時代，數據飛輪是迭代速度的關鍵

上面說的其實還是在單個業務層面的 AI 提效，但這一輪 AI 從“工具”走向“執行”，最大變化在于，它不只提升單點效率，還可以把分散的業務環節連成完整工作流，再通過數據沉淀，形成持續優化的飛輪。

而在 AI 時代，數據飛輪是迭代速度的關鍵。

我們還是拿海外達人營銷這個場景來說。

海外達人對接，本質上是一個“散對散”的市場。達人分散在不同平臺，品牌需求也非常分散，海外又缺少類似星圖這樣的統一商單體系。所以從匹配、議價，到履約、支付、復盤，很多環節都只能靠各家公司自己人工推進。

這就帶來一個很大的問題：人力成本很高，但交易數據很難沉淀。

Kay 告訴我，這也是她想做 AhaCreator 的原因之一。

在創辦 AhaCreator 之前，她在 Dora AI 負責市場增長。那時候她就發現，達人營銷是非常有效的增長方式，但執行極其耗人。團隊里有幾個人專門做這塊，大家都很聰明，也很有悟性，但做久了仍然會痛苦。

因為達人營銷這件事，一方面需要判斷和溝通，另一方面又極其重復、瑣碎、消耗耐心。

所以，AhaCreator 把這條全鏈路完全線上化。

品牌輸入 campaign 需求后，系統可以推進達人匹配、邀約、議價、催稿、內容初審、交付跟蹤和數據回收。達人端也可以實時查看項目進度，了解合作推進到哪一步。

AhaCreator 后臺截圖（由 SeaArt 海藝AI 分享）

AhaCreator 后臺截圖（由 SeaArt 海藝AI 分享）

AhaCreator 后臺截圖（由 SeaArt 海藝AI 分享）

真正需要品牌方介入的決策節點只有兩個，審核達人名單和審核達人內容。其他環節，都由 AI Agent 7×24 小時自動推進。目前，AhaCreator 還以原生組件的形式集成到飛書里，可以直接由飛書窗口操作。

AhaCreator 與飛書集成界面（由 Hakko AI 分享）

這件事短期看，是提效。

匹配、邀約、議價、催稿、審核、支付、復盤等執行環節被集中管理，任務推進更快，人效更高，也減少了項目失控。

長期看，它沉淀的是雙邊交易數據。

每一次 campaign 都會留下合作費用、發布鏈接、播放量、點擊數、CTR、CPC、內容表現、達人響應速度和履約情況。這些數據會反過來優化下一次達人匹配、價格建議、預算分配和內容方向。

也就是說，品牌越多，達人越多，交易越多，平臺的數據飛輪就越強，系統判斷也會越來越有依據。

從 2025 年 3 月的 1.0 版本，到 2.0，再到如今的 3.0，AhaCreator 的達人匹配精準率有明顯提升。背后的原因，就是隨著越來越多達人入駐、越來越多交易發生，平臺有了更多真實數據去優化匹配算法。

在具體案例里，也能更切實地感受到這種效率變化。比如 Pixso，三周內完成海外達人營銷上線，90% 的執行工作被自動化，最終 CPC 為 0.41 美元。

還有一個全球益生菌頭部品牌，在美國拓展全新品牌時，通過 AhaCreator，2 個月內完成冷啟動，搭建起本地內容觸達網絡，并在 2025 年 12 月初次合作后，成為長期穩定客戶。

工具解決的是單點、單次效率，雙邊平臺沉淀的是交易數據。數據可以反哺算法優化，最終提升的是全鏈路、全局效率。

由于產品高成熟度和規模優勢，AhaCreator 的增長不依賴重銷售和人工交付，而是著重把團隊資源和投入放在產研側。

Kay 告訴我，目前已經有一半以上的企業客戶可以在較少銷售引導的情況下，自主跑通首次付費和后續增購。

隨著 AI 認知越來越強，這套 AI 原生工作流也在從早期 AI 圈，擴展到更多行業。從歐洲最大的開源效率工具 ONLYOFFICE、美國 AI 編排領域的頭部硬核科技企業，到知名網紅創辦的歐美頂流彩妝品牌，都開始用 AhaCreator 作為海外達人營銷的增長工具。

這也是它和傳統增長模式不太一樣的地方。過去很多服務平臺要么依賴強銷售和重交付，要么繞開歐美主流市場尋找低競爭區域。AhaCreator 在嘗試的路徑是，用產品力直接切入歐美主流市場，讓客戶在真實 campaign 里驗證效率，并通過持續交易沉淀數據，用真實效果和自然口碑去實現增長。

04

就像每一場技術革命都會帶來生產方式的革命，AI 時代也一定不會例外。

Influencer Marketing Hub 的一組行業數據顯示，已經有 36.67% 的營銷人員開始使用 AI 來尋找合適的達人，并在 2026 年 AI influencer marketing agents 榜單中，將 AhaCreator 列為代表平臺之一。

AhaCreator 只是我們行業里一個小小的顯影，但它讓我們看到，在 AI 時代，結構化的工作流和數據，正在成為企業新的運行方式與燃料。

當然，我始終相信，營銷是科學和藝術的結合。

AI 可以把所有可標準化、可重復的執行環節做到極致，但人的經驗判斷、審美品味、對人性的洞察，以及那些靈光一現的創意，在任何時代都有無法替代的價值。

所以，用不好 AI 的 CMO，做不好增長。更準確地說，應該是，無法將人的創造力、判斷力，和 AI 的執行力、計算能力真正組織在一起的人，做不好增長。

而，這種新的組織方式，也會重新定義營銷這件事。

作者 | 栗子

編輯 | 刀姐doris