海外營銷這門生意，也許等來了它的「AI版滴滴」。

作者｜曹思頎

編輯｜鄭玄

達人營銷，正在從大品牌營銷部門的內部實驗，變成幾乎覆蓋所有大公司、創(chuàng)業(yè)者的增長標配。

從體感來看，不管是國內的抖音、小紅書平臺，還是海外的 TikTok、Instagram，用戶逐漸增長的屏幕時間里，也同時伴隨著越來越多的廣告和植入內容。

市場也驗證了這個賽道的快速增長。根據 Statista 的統(tǒng)計，過去 5 年全球達人營銷市場的規(guī)模翻了 3 倍，平均每年的增速超過 30%。這種全新營銷方式也給品牌方帶來了顯著的曝光效果：Stanley 這個擁有近百年歷史的保溫杯品牌，依靠海量創(chuàng)作者在社交平臺上的種草，從破產邊緣「返老還童」，成為了如今中國都市白領幾乎人手一只的時尚單品。

但「市場大」并不意味著「流程順」。在國內，品牌方可以在星圖、蒲公英等平臺搭建的工具里，相對順暢地跑通找人、交易、結算的流程；但一旦切換到海外市場，這種便利流程就會大打折扣：海外沒有星圖這樣的「達人基建」，每一個具體環(huán)節(jié)都需要人力一點點去趟。

那些家大業(yè)大的品牌，也許靠砸人力堆出增長業(yè)績，只是增長的曲線未必完美；但對于小規(guī)模創(chuàng)業(yè)團隊來說，這套人海戰(zhàn)術就很容易成為工作流里的重要卡點。

而這些簡單、重復、耗費人力的環(huán)節(jié)，恰恰落在這輪 AI 技術變革里已經被反復驗證的提效能力范圍內。當然，前提是有人把模型能力真正打磨成一件能上手的產品。

01

海外達人營銷：夠大，也夠「痛」

達人營銷，面子上是在做內容、搞創(chuàng)意，實際上的難點其實在規(guī)模化和做執(zhí)行。找到一個達人不難，難的是同時和上百個達人推進合作。發(fā)現、建聯、議價、寄樣、催稿、審稿、回收數據……每一單背后，都由這些瑣碎的環(huán)節(jié)拼湊而出。

在海外，這套流程會更加困難。海外的達人營銷屬于典型的「散對散」市場：一端是極度分散、各自為政的海外達人；一端是投放需求逐年上漲的創(chuàng)業(yè)團隊——而且還沒有像星圖、蒲公英那樣的聚合入口。

主導生態(tài)的 YouTube 和 Meta 把達人營銷相關業(yè)務開放給了第三方，使得整體海外達人營銷市場呈現「去中心化」的生態(tài)格局，創(chuàng)作者、品牌和平臺彼此獨立，沒有任何一方能夠建立統(tǒng)一的交易閉環(huán)。

對品牌來說，每次合作都要從茫茫人海里撈人、逐個建聯談判；對達人而言，則只能被動等待、零散地接活。兩頭都麻煩。

近兩年，一家名為 AhaCreator 的創(chuàng)業(yè)團隊，正試圖改變海外達人營銷這個「散對散」的局面。目前 AhaCreator 已經覆蓋全球 10 萬多海外達人，付費企業(yè)用戶超過 300 家，不僅有 SeaArt、Hakko AI、ONLYOFFICE 這些 AI 產品，還有 WonderBiotics、Sportneer 等品牌。

有意思的是，團隊核心成員來自 CreatorIQ、Traackr、TikTok Creator Marketplace 等傳統(tǒng)海外達人營銷體系內部。這個環(huán)節(jié)有多「苦」多「痛」，他們太懂了。

過去，想啃下海外營銷這塊硬骨頭，無非兩條路：

一條是自建 in-house 團隊，招一批人專門盯海外達人。好處是可控、貼身，但想放量就得堆人，成本和管理難度跟著水漲船高；

另一條是把活外包給海外的 agency，借它們現成的人脈和經驗。省心，卻換來另一重代價：中間隔了一層，過程不透明，達人是怎么選的、報價是否合理、進度卡在哪，品牌往往看不真切，靈活性也大打折扣。

兩條路看似不同，但本質上都依賴人海戰(zhàn)術。而在純人力模式下，一堆本可能貢獻真實轉化的中小達人，卻極有可能因為「不劃算」被排除在品牌的決策之外。

而說到底，無論自建還是外包，過去都是在「人」這個變量上做加減法，天花板早已注定。

AhaCreator 的思路是：用 AI 和新技術把這個賽道重做一遍，提供能主動工作的「AI 員工」，讓現有的「人力」效能上漲數十倍。不僅更快，也讓過去因為被人力上限壓住的規(guī)模，重新回到牌桌上。

02

既提效，也搭建信任機制

AhaCreator 給自己的定位，叫做「AI 原生達人營銷雙邊平臺」。核心產品邏輯可以理解為一邊鏈接品牌，一邊鏈接達人，而中間那些依靠大量人力的工作，交給 AI 大幅提效。在這套邏輯下，AI「接管」了很多執(zhí)行工作，人的精力更多被集中在了關鍵節(jié)點的判斷里。

于是，具體的流程被變成了這樣：品牌方填進預算和產品信息，剩下的匹配、建聯、議價、催稿、審稿、回收數據，AI 一路自動推進，品牌只需要在四個節(jié)點上拍板——建好一個 campaign、審一遍 AI 選出的達人名單、審一遍達人交來的內容、看一眼最終數據。換句話說，過去要一個團隊連軸轉的流程，被壓縮成了「四次點頭」。

這「四次點頭」，甚至不必專門登錄一個陌生后臺。AhaCreator 把這套流程接進了飛書：活推進到需要拍板的節(jié)點，AI 會在飛書群里彈出一張卡片，點一下就完成決策，團隊成員也能在同一個群里一起看、一起定。對一個本就只需偶爾介入的流程來說，把決策入口放進團隊每天都在用的工具里，比讓人再開一個網頁順手得多。

通過 AhaCreator，AI 的能力開始讓重復勞動產生出規(guī)模效應。那些曾經因為「不劃算」而被放棄的中長尾達人，也第一次被納入了射程。

這不是紙上談兵。AI 編程產品 CodeFlying ，借助 AhaCreator，每月能穩(wěn)定推進七八十位達人的合作；AI 游戲陪伴產品 Hakko AI 海外注冊用戶超過兩百萬，它的月度達人合作量，從最初的不到十位漲到了接近一百位。這說明 AI 能讓團隊以一當十，把一家公司的合作規(guī)模成倍放大。

把鏡頭拉遠，AhaCreator 的用戶名單里，AI 類創(chuàng)業(yè)者扎堆出現：AIGC 工具 SeaArt、AI 設計的 Pixso、AI 剪輯的 Vizard、AI 效率工具 Presenti、AI 音樂視頻 VibeMe AI……幾乎每個 AI 細分賽道，都能在上面找到一個跑海外達人投放的代表。這并不難理解——這批公司大多團隊精簡，卻要在海外快速起量，正是「靠人堆不動、又必須規(guī)模化」的典型。

在供給側，目前在 AhaCreator 平臺超過十萬多名達人里，AI 科技類占比最高，已超過 13000 人，足夠接住這些 AI 品牌的需求。

在 AI 領域之外，電商和游戲這兩個賽道，今年用戶量激增。電商這邊最值得一提的是飛書：AhaCreator 成了它首個海外達人營銷 AI Agent 合作伙伴。被飛書選中和被一個個買家選中不一樣——飛書電商版是字節(jié)旗下做電商生態(tài)的一環(huán)，它的認可本身就有分量；更重要的是，它不是代表自己下單，而是替平臺上一整批做 DTC、做消費品的商家，把同類產品比了一圈之后才挑中 AhaCreator。這一次點頭，背后是一個群體的需求。

而這套產品的另一個核心價值在于，它為跨境合作搭起了一套信任機制。

跨國達人合作里讓人擔心的，不光是內容質量，還有交易的安全。雙方隔著十幾個時區(qū)、素未謀面，品牌怕付了錢對方不干活，達人怕干完了拿不到錢，又沒有共同的平臺和能追責的渠道——這份天然的不信任，過去只能靠反復溝通、靠運氣，或者干脆只跟合作過的熟人來對沖，無形中又把合作規(guī)模摁住了。

AhaCreator 在流程里內置了一道護欄來接住這個問題：每筆合作都走經本地法務校驗的標準化合同，資金由平臺全程托管，達人的歷史記錄、準時率、品牌評價在確認前都可查；達人沒按時按量交付，平臺就全額自動退款；跨境打款也由平臺統(tǒng)一處理。

有了這套覆蓋 140 多個國家的交易信任機制，品牌不必再賭對方人品，達人也不必擔心白干。雖然看起來不夠性感，但恰恰為海外營銷產業(yè)鏈上的每個參與者，搭起了一塊讓分散的雙方都愿意把交易放上來的共同地基。

03

從「關系」變成「數據」

把視線拉回整個行業(yè)，我們會看到一個更大的變化正在發(fā)生。

過去，達人營銷比拼的是資源。誰手里的達人多、誰認識的人廣，誰的生意就越好做——這門關系和「人脈」息息相關。

在 AI 時代的達人營銷生意里，其實這套邏輯依然存在，但物理世界的「人脈」需要轉化成 AI 領域里的一個重要資產：數據。這些過去只存在于某個人脈、某段經驗里的「關系」，通過沉淀成可被調用、計算的數據，可以賦能 AI 更好地建立關聯。

AhaCreator 的雙邊平臺模式，恰好踩在了這個變化上。它讓 AI 帶著真實商單去主動建聯海外達人，達人發(fā)現真能接到活、賺到錢，便順勢留下；達人越多，又反過來吸引越多品牌。平臺每轉一圈，攢下的數據就厚一分，匹配和議價也更準一分，再去吸引下一批人——這就是所謂的「數據飛輪」。

和很多雙邊平臺不同，它沒有靠燒錢補貼去硬拉兩端——據了解，平臺上一半以上的企業(yè)客戶是自己找上門、自主跑通了首次付費和后續(xù)增購的。按 AhaCreator 透露，過去一年平臺收入增長數十倍，老客戶增購率極高。能不靠燒錢就換來這樣的增速，靠的正是產品本身的 AI 驅動力。

這套能力依托于 AI 的模型能力，但一筆筆真實成交里沉淀下來的數據——誰以什么價格、接了什么樣的活、效果如何——又是通用大模型缺少的訓練語料。大模型越強、越便宜，對這類平臺反而越是利好：它把理解需求、跨國溝通的成本一再壓低，而壁壘始終長在平臺自己這一側。

這套「下笨功夫、攢數據」的邏輯，互聯網歷史上驗證過。當年在線旅游巨頭忙著搶大型連鎖酒店時，Airbnb 在做最不起眼的活——創(chuàng)始人挨家挨戶上門幫房東拍照片、定標準；美團面對千萬家連收銀機都沒有的夫妻小店，靠地推一家家去談。這些垂直行業(yè)里的臟活累活，讓它們攢下了別處難有的東西：陌生人之間的信用、商戶的真實履約數據。這些數據不在公開市場上流通，最后成了它們最深的護城河。

所以，與其把 AhaCreator 看成一個更聰明的 AI 工具，不如說它是一個 AI 原生的雙邊平臺。工具會被更強的模型迭代掉，但平臺和它沉淀下來的數據不會。

滴滴撮合了司機與乘客，美團連起了小店與食客，每一個「散對散」的市場，最后都長出了自己的基礎設施。海外達人營銷，或許正在等來它的那一個。

*頭圖來源：AhaCreator

本文為極客公園原創(chuàng)文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

現在全行業(yè)都在卷具身智能，主流共識是：只要堆夠遙操作數據、人類視頻和仿真數據，配合 Scaling Law，機器人就能像 GPT 一樣迎來智能「涌現」。但也有人提出了不一樣的判斷。她認為，目前的 AI 本質上還在做統(tǒng)計擬合——給什么輸入、猜什么輸出，卻不理解「為什么」。在摩擦力、重力和長程任務交織的物理世界中，機器人需要的不只是更多數據，而是真正理解因果關系。

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