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在 AI Native 时代，传统依赖搜索引擎的 SEO 营销正逐渐式微，以 KOL/KOC 为核心的内容营销已成为品牌增长的关键路径。然而，这一万亿级市场长期困于高度人工化、流程非标、匹配低效等难题，难以实现规模化运营。

正是在这样的背景下，Aha 应运而生——作为一家 AI 原生的内容营销平台，Aha 通过自研 AI Agent 重构达人营销全链路，基于深度内容理解与受众画像，精准匹配广告主与全球创作者，并支持按实际效果结算，真正实现 " 品效合一 "。

值得一提的是，这家公司已获得锦秋基金、金沙江创投的投资、联想创投和初心资本等多家知名机构的投资。

Aha 联合创始人兼 COO 王健聪（Wels）告诉钛媒体智客 ZhiKer，目前公司一半客户来自中国，正发力全球获客，海外红人市场尚处初级阶段，国内成熟的打法难以复用。

" 海外 80% 的头部红人没有经纪人，还有很多高质量创作者只是兼职。"Wels 指出，在这种高度分散、非标准化的生态下，红人普遍自主定价，广告主也缺乏客观的议价依据，导致合作效率低下，整个模式难以规模化。

而 AI 的出现改变了这一局面。Aha 重构了定价逻辑，不再依赖红人自定价格，而是由 AI 模型计算出 " 双赢价格 "：先基于粉丝画像、产品匹配度等多维数据生成基础定价，再结合市场供需动态调整。这一 " 基础 + 动态 " 定价的模式，恰恰能在所有行业跑起来，也为整个流程效率提升了 5-10 倍。

随着中国企业加速出海，Aha 正迎来结构性机遇。Wels 判断，出海企业的真正红利将在明年 AI 应用爆发时全面释放。当前，几乎所有软件赛道都在被 AI 重构，而达人营销恰是少数能让初创公司与科技巨头公平竞技的领域。

以下为智客 ZhiKer 与王健聪（Wels）的完整对话，略有删减

智客 ZhiKer：是什么契机让你们决定做 Aha？当时看到的市场痛点或技术拐点是什么？

Wels：在中国 " 达人营销 " 的概念早在十几年前就已经存在，从新浪微博到微信公众号，再到抖音、快手、小红书，渠道不断更新，动作始终未变，都是在新的平台里找到适合推广自家产品的红人，并展开商业合作。

但这一过程的痛苦之处在于，很难在海量数据集里找到精准匹配的红人。过去的数据是博主们给的自己的标签，比如粉丝量、均播，这些标签数据是没有意义的，还是人工浏览博主发布的内容，哪些内容曝光更高。

从数据平台分析角度，要通过叠加准确的内容标签，再加上具体均播数据，才能找到理想对象并进行分析。

这种情况在海外更夸张，以上的工作完成后，建联、定价都是挑战，首先品牌用户不知道怎么联系红人，其次是达人营销的定价，是红人一口价呢？还是设定心理价位，看对方是否接受讨价还价？

这些事情都重依赖人工，也代表着无法规模化地实现。可能我运气很好，花 1000 块钱就能找到一个优质的网红，发一条内容就带来了可观的流量，当我试图加大投入，比如投 10 万元时，却发现这条路走不通，这是很多人的痛点，包括我们自己。

这一痛点，从中国到海外，从十年前到今天，在大模型出现之前一直都没有任何改变。

智客 ZhiKer：在做 Aha 之前，有达人营销领域的相关经验吗？

Wels：我们公司的成员都是在大模型诞生之后，从各个行业加入的，创始人自己有 7 年多的达人营销经验，比较了解这个行业的痛点，合伙人团队中产品经理也做过达人营销平台。他以前是星图的主力产品经理，曾主导把星图带到海外，帮 Tiktok 做了达人营销平台 TTCM。

但那时平台的模式更像淘宝，红人自己给自己定价格，广告主在这个超市一样的平台里选红人。后来发现这样做并没有提效，因为红人给自己定价，根本不像标品那样有统一标准。

达人营销和淘宝上卖东西不一样，淘宝上卖的都是标品，可以在很多地方找到同款，所以它的定价会被市场驱动，自然达到比较平衡的状态。但每个红人都是特别独立的、非标的，他们自己定了价之后，广告主并没有好的依据能讨价还价。有时媒介在看到一个特别适合自己品牌的达人，对方只要愿意聊，媒介在心理上已经有点 " 弱势 " 了，哪怕对方开价很高，也很可能被迫接受。

aha 官网：https://aha.inc/

  智客 ZhiKer：海外是否有类似中国的 " 媒介 " 体系的存在？中国和海外的媒介生态有哪些差异？

Wels：海外和中国一样存在非常多、非常散的媒介岗位，在海外 80% 的头部网红都没有经纪人。目前中国在整个达人营销的商业化，或者说在 " 电商 " 二字上领先海外太多了。

再说做账号的习惯，海外红人和中国的职业红人也非常不同。职业红人就是把当网红当成正式工作，目标很明确，就是靠这个赚钱。在海外很多网红，尤其是那些质量高、影响力大的，反倒多数是兼职做账号。

比如一个专门推荐 AI 编程工具的红人，他本身可能就是 Google 的 AI 工程师，主业是写代码，副业才分享这些内容。他自己就在用、在实践，所以大家更容易相信他说的话。

智客 ZhiKer：AI 为达人营销行业，带来哪些变量？

Wels：最核心的变化在于：AI   现在可以替代人工，全面 " 观看 " 和分析所有内容，包括文字、图片，还有长视频、短视频。

过去想判断一个红人或媒体号适不适合自己，要看完他所有内容，但没人能真正做到不偷懒，可能只浏览前几条，大概判断他的文风、他在讲什么。而且这几条内容里也有数据的差异：比如第一篇文章说 AI、说大模型的曝光量不是很大，第二篇说 AI 应用文生图的文章突然爆了，第三篇说文生代码的文章也火了，当这种数据成为一个数据见值之后，就能判断出这个号在讲大模型的东西时是没什么流量的，在讲 to professional 的 AI 应用时，曝光量是值得期待的。所以根据历史的数据就能知道，如果我正好是做 AI 编程或者营销的，找这个号合作，效果应该会挺好。

过去其实没有这样的功能，在没有让 AI 去识别内容的时候，这一切都做不到。能识别内容，就是最大的变量，有了这些内容后，分析已经变得很简单了。

智客 ZhiKer：Aha 如何链接红人和广告主，怎么解决定价难题？

Wels：我们完全放弃了让红人自主定价的模式，而是通过模型计算，给出当下对达人和广告主来说都双赢的价格。

这有点像滴滴打车，既不让黑车司机报价、也不让乘客报价，系统会算出一个公平的价格，然后撮合双方成交。

具体怎么定价呢？首先会参考四种基础数据。第一是红人粉丝所在的国家，比如美国的粉丝就会比发展中国家的粉丝值钱。第二是红人近期的播放情况，流量表现。第三是受众画像本身的净值情况，比如一个 CTO 身份的红人，受众大多是高净值的工程师，那他在 Tiktok 上的价格就会比做学生群体的 KOL 更高。第四是红人生产内容的成本，比如在 YouTube 上做长视频，成本比在 TikTok、Instagram 发图文或短视频高，所以价格也更高。

除了四种基础数据，最重要的数据 : 是达人和广告主的匹配度，以及当下情况的市场供需。过去不知道匹配，也做不了这个提升。

上面说的是基础定价，另外还有一个动态定价，就是根据市场供需随时调整价格。比如 9 月份 Nano Banana 发布后，带动了一大批 AI 文生图和生视频相关的应用，大家都去抢那批网红的产能。产能不够用，就导致了网红价格上涨。这时候我们的动态定价能让广告主更快看到数据变化，及时调整预算，抢到想要的网红资源。

这个模型是 aha 的独有模型，这种基础定价加动态定价的模式也适合所有行业。

智客 ZhiKer：在实际操作中，AI 与人工如何配合？

Wels：实际用起来，客户在整个过程中只有三个环节需要人工介入。

第一次是创建 campaign 提需求，比如推广什么产品、卖点是什么、受众画像是什么 ? 目标市场有哪些？预算多少？

第二次是系统已经找到达人、并谈好价格后，广告主来做反选。第三次是达人内容做好后，广告主来做审核。从时间上看，整个过程要比过去快了至少 5-10 倍。

智客 ZhiKer：关于产品层面，aha 在基础大模型上做了哪些，定制化搭建？

Wels：我们其实就是在现成的大模型基础上，针对具体行业做了定制化设计。大模型就像一个刚毕业的高中文科生，完全不懂达人营销这一行。我们需要把行业经验教给它，还要给它各种场景下的模板参考。

整个系统结构类似算法平台，也得分粗排、精排，但核心还是依靠大模型的理解能力。其实就是用 AI 来替代人工操作，从判断到执行再到校验反馈，全部实现工程化处理，只是这个流程里的每一个细节都靠大模型来完成。

说简单一点，至少有三层架构来对应这种判断方式。第一个是召回的逻辑，得有一个语义化的找人的能力，让大模型理解内容需求和广告主需求，先过滤掉无关信息。关键是要判断红人与品牌的匹配度，以及如何评分。

第二步是在召回之后，用大模型分析红人的历史数据，识别假数据和僵尸号。比如有些账号虽然持续发内容，但互动很少，或者从不回复粉丝评论，这些都要筛选出来。我们会教大模型识别造假特征，并设定淘汰阈值。

除了找到的人是正确的、真实的，第三个就是价值判断。比如有 10 个网红都叫教育博主，但要区分出擅长小升初、素质教育或体制内教育等不同类别，最终才给出合理报价。

智客 ZhiKer：Aha 的客户画像是什么样的？是否已实现盈利？

Wels：我们的客户中，国内与海外比例约为五五开，目前以 AI 创新企业为主，尤其是应用类公司，他们普遍希望通过达人营销实现全球获客。

我们产品在设计之初的用户模版是我们自己，所以对 AI 软件公司这一场景的功能优化得比较好。以后除了软件公司，我们还打算慢慢拓展到电子消费品、游戏、金融、教育这些行业。

我们不是等产品完全做好了才开始赚钱的，而是一边有收入、一边打磨产品。所以特别需要接触大量真实客户，根据他们的实际需求来优化产品。

现在公司营收大概每月几十万美金，目前还没有所谓的增长预期。现在有一些客户会随着自己的增长，每月向我们充值 3-5 万美金的广告额。我们也从最早的月收入几千美金时开始打磨产品，产品优化到一个阶段之后去放一点量，再用更多不同行业、不同类型的客户继续打磨。我们还会去每个行业找一些有代表性的企业合作，再迭代产品，毕竟每个行业里的工作流还有些不一样。 

我们现在也在用自家产品在海外给自己投放，现在海外的客户都是这么来的。因为我们没有海外销售团队，国外的客户全是自己注册、自己用，觉得好用还会主动加购，几乎不需要人工对接。

智客 ZhiKer：Aha 算是踩中了中国企业想要出海的这波红利吗？

Wels：中国企业想要出海的红利至少要在明年。

2024 年几乎没什么公司融到钱，2025 年大量投融资发生在中国的 AI 应用行业里，但他们的产品几乎还没有上线，像 Manus、Genspark 这种已上线的都是凤毛麟角。

有了 AI 之后，软件行业的所有赛道都在被重做一遍，这是更大的一波红利。不止是中国，全世界各种软件的细分赛道都有新产品要破圈，要做 0-1、做 1-10。

从营销渠道角度来说，海外主要是 SEO、GEO、付费广告、达人营销，付费广告基本上是对创业公司而言特别不公平的东西，因为你得直接和赛道里最头部的企业竞争关键字，根本竞争不过。但达人营销就有自由度在，你的竞争对手可以找很大的红人，你可以找很小的红人。

智客 ZhiKer：也有其它公司在做 AI   营销相关的，Aha 的核心竞争力是什么？

Wels：AI 营销的赛道特别大，有很多不同的营销渠道产品，我们的渠道就是红人，像 sandwich、波比他们做的是付费广告，Meta ADS、  Google ADS   这些会用 AI 做自动化投流，这种也叫 AI 营销，但其实和我们算是兄弟公司，我们都会一起服务客户，不过真的做红人的好像还比较少。

我们和深圳有家叫 MetaGPT 的明星公司合作的时间比较长，他们每个月都会在我们这花费一些钱。对于他们来说，我们是他们许多渠道里的一个补充，其它的广告公司擅长找头部达人，那我们就会去帮他们覆盖中长尾达人。在效率上的体现，就是避免他们去招聘一个 10 人的媒介团队，并在每个月的交付上做到如期交付。不过在中腰部的这条界限上，偶尔会和广告公司撞网红，但结果是我们这边的明确报价比人工团队便宜了 30%-40%。

智客 ZhiKer：Aha 目前的产品形态是终极形态吗？还是阶段性的？

Wels：其实我们第一天的产品形态是我们心目中的终极形态，它是一个 "L5 级别的无人驾驶 "。我们最早的版本完全没有人介入，输一个官网并充个值，后面就完全不用人管。但后来我们发现这是违背人性的，广告主需要更强的掌控感，在我们插入人工的 " 审核达人、审核内容 " 这两个环节，是他们不愿意让 " 无人驾驶 " 来做的。但我们觉得，这个事情还要继续推动，今天还做不了是因为大家对我们的信任度不够。

另外，有些事情不是单纯用技术能解决的，比如保证结果。我们掌控不了这么多，事实上全世界没有一个广告平台能做到这一点。我们至少会保证一定是红人发了内容，钱才会给他，而且我们会确保一定能为客户找到红人去发内容。

其实计算广告发展到今天，通过 CPS（按销售付费广告模式）来付费，一定程度上是保证结果。但 CPS 付费的前提不是在技术上能预测和计算，而是广告平台能改变它的广告位，从供应链上游去改变结算模式。

有一天红人和我们的结算变成了 CPS，那我们也能给广告主进行 CPS 的结算。这就需要营销平台在红人圈子里有极高的声誉、知名度，要有大量数据能相对准确的帮红人推算出用 CPS 能赚多少钱，那他们也会愿意用这种方式与我们合作，我们才会用这种方式和广告主合作。等到那一天，我们就可以很自信地说你不要管我，反正你这个诉求我能帮你做到。

智客 ZhiKer：客户经常提哪些问题？比如希望产品会有哪些迭代或更新？有没有一些通用的问题？

Wels：我们自己在 go to market 时遇到过一个小的阻力，就是我们的产品对于他们来说太新了。很多中国的客户给我们反馈，他们听到一个 AI 做的达人营销工具，会带着对这个工具和过去工具很强的比较，这样在他们第一次尝试我们的流程时就会觉得很怪。

大家过去的习惯是搜索达人，今天在我们这里没有搜索达人这个步骤。他们可能期待的是输入一个需求，" 啪 " 地出来一个达人列表，但在我们看来，去分析那些没有和自己建联的达人是在浪费广告主的时间。

我们这里能看到的网红就是已经谈好价格的，广告主直接去做选择就可以。达人营销从建联到最终能够合作，转化率可能是 1%-2%。我为什么要让我的客户在已经有了 AI 的情况下，还花 100 倍的时间去干那些事？

智客 ZhiKer：最近有新的融资计划吗？

Wels：10 月份的时候联想刚刚 close 了一轮，最近我们也在接触一些行业里的战略投资部，预计明年会有融资计划。

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