从 Aha到 AhaCreator，达人营销平台的「操作系统」正在形成

达人营销的新「解答」。

达人营销一直以来都不是一件「轻易完成」的事情，如果只是找几个博主，谈好价格，内容发出去，数据也还行。但一旦想把量做起来，事情就开始「指数级变难」。

找人、建联、谈价、寄样、催稿、对数据……这些事加在一起，能把整个团队的精力都覆盖住。

我们曾在 2025 年年底，在《一手实测 Aha 2.0：真的是达人营销的最优解吗？》一文中，实测过 Aha 2.0，这是一个 AI 参与协作的达人营销平台。

简单说，它把达人合作中「找人、建联、谈价、信息收集、催稿、素材授权、数据回收」的整条链路，都交给 AI 来持续推进。

近期，Aha 将自己的名字延伸为 AhaCreator，也在很多流程和功能上又做了一轮升级和补全。我们也找到了他们的用户 Zoer，请他们分享真实使用经历，并提供一些数据截图（感谢 Zoer）。

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通过拆解，「十字路口」团队整理出了 6 个主要的升级点，接下来分享我们的洞察。

之前的 Aha 2.0，先把核心链路跑通了

先说说背景，之前产品 上线之后，确实试着解决了达人营销里最核心的效率问题，AI 帮你跑完找人、建联、催稿、数据回收这条链路，品牌不用再一个一个达人去发邮件、追进度了。

但在实际的达人营销的落地中，还是有很多业务痛点需求是可以被产品化，被进一步补全的。

比如价格，过去平台给的是一口价，虽然经过测算的价格相对公允，但品牌能和达人进一步协商的空间不大。

再比如达人匹配环节，有些品牌已经梳理好了自己的期望的达人画像，有些品牌则希望有一些更明确的数据指标作前置限制，比如粉丝量、受众年龄。

所以，这次 AhaCreator 的更新，基本上就是来回应 这几个的达人营销真实的业务需求的。

我们也对这次 AhaCreator 的升级迭代，做了一些整理，主要分为 6 点，同时搭配着我们自己的思考，试着进行了解读。

这 6 点更新分布在 2 个部分里：

【1】「达人营销计划」

【2】「达人营销后台」

先说说最开始的「达人营销计划」部分的更新，比较细碎。

1 Part｜

「达人营销计划」

1）达人池子变大了，支撑匹配的供给更多

做达人营销的人都知道一个很现实的问题：好用的达人就那么多，大家都在抢。

你投的博主，你的竞品可能也在投。多个品牌在同一批达人、同一批受众面前反复出现，用户看腻了，转化自然往下掉。

说白了，达人池的上限，往往决定了你做达人营销效果的天花板，也就是「上限」。

这次 AhaCreator 在供给侧做了一次比较大的扩充。

拿几个具体数字来说：YouTube 在发达国家市场新增了 10.67 万「万粉以上达人」，其他区域也新增了 11.39 万。Instagram 、TikTok 等其他平台也加了 7.46 万。

还有一个很值得关注的点，是垂类供给的补充。

这次新增了 78.3 万可以直接用于 Campaign 匹配的 AI 产品和 Consumer Tech 垂类达人，重点补齐了 AI 工具评测、效率工具、消费级科技产品这些高需求场景下的达人供给。

对品牌来说，这意味着能匹配到的「高相关达人」按比例变多了，最终可供反选的人也更多，为后续的操作提供了基础。

2）新上线「2个」容易被忽略但比较实用的「小功能」

在最开始的创建营销计划时，新增了2个小功能，为后续达人内容合作提供更高效的协作流。

【1】一个是针对 AI 软件类产品的：达人会员账号收集。

很多 AI 产品是订阅制或者 Credit 计费的，达人要做评测，品牌得先给人家开个会员体验权限。过去这个环节通常靠私信或者邮件来回沟通，效率很低，还容易漏。

现在品牌在创建 Campaign 的时候就可以设定「需要收集达人账号信息」，达人接单的时候会同步提交，直接省掉了后续的来回沟通。

关于这一点，我再用 VMEG.AI 进一步举例，他们是做 AI Video Editing 的，也有自己的定价逻辑。但在达人测评过程中，肯定没法要求达人自己垫资充值，所以品牌需要提前为达人提供好产品使用积分、会员、内测码等一系列支持。

过去品牌只能逐一找达人发邮件、发私信收集他们的注册/登录账号。等达人回复账号品牌开了白名单，再同步达人可以开始内容制作。一来一回，会耽误很多内容制作的进展。

所以「达人会员账号收集」这一步，虽然功能很小，但提效会很大。

按照他们的官方案例展示，到现在 VMEG.AI 已经通过 AhaCreator 落地了 40 位中长尾达人合作，有一位达人也用 58 美元跑出了 百万 + 的曝光。

感兴趣可以去看看：https://www.ahacreator.com/case-studies/VMEG

【2】另一个是针对实体产品的：多 SKU 样品寄送

这对AI硬件产品很有用，针对寄样场景，他们提供了统一的寄件信息收集入口，并支持物流状态追踪；品牌可在后台查看寄送与收货进度，确保内容按计划推进制作。

在信息收集部分，以前品牌只能填一段文本来说明产品信息，对于有多个 SKU 的商家来说，很难把不同规格和选项说清楚。

现在 AhaCreator 支持品牌一次性配置多款样品和对应规格 （ 比如尺码、颜色、型号 ），达人在确认合作的时候可以自己选想要的版本，选完再进入寄送流程。

这样就少了很多因为规格选错导致返工的情况。

这 2 个功能看起来不大，但对实际执行效率的提升是很明显的。

3）达人匹配达人这件事，考虑的维度更多，更「懂你」了

在「匹配达人」阶段主要新增了 3 个维度 ：达人画像匹配和竞品匹配、以及关键数据指标的过滤能力。

先说达人画像。

做过达人营销的人都有经验，什么类型的达人更适合合作，品牌心里往往是有数的。比如你是做 AI 写作工具的，你可能很清楚，效率类博主比泛科技博主的转化要好得多。

过去这些经验只能停留在团队的脑子里，选人的时候靠人工一个个筛。现在你可以直接把这些判断输入给系统。

比如告诉 AI 你的品牌/业务的基本介绍和亮点：

核心卖点是什么：

用于后续达人匹配的「期望达人画像」是什么：

这些画像可以做到非常精细的程度，比如，你可以直接输入目标受众画像为「AI 产品爱好者、效率提升型用户」，接着在下面的文本框里输入你对这两种用户的定义：

这些画像可以随时改，你可以根据 Campaign 推进的情况，不断调整描述。比如跑了 2 周发现教程型博主效果特别好，那就加大这个方向的权重。

再说竞品匹配。

这个功能的意思是，品牌可以选择自己的竞品，匹配过程中会检索竞品投放过哪些达人，或者竞品相似的达人画像、投放人群在做参考补充。

对于刚起步做达人营销的品牌来说，这相当于一个冷启动的加速器，你不需要自己从 0 摸索哪类达人有效，可以借助行业已有的数据先跑起来。

把达人画像和竞品匹配这 2 个维度加进去之后，AI 在匹配达人的时候参考的信息就变得更丰富多元了：产品卖点、受众画像、国家、语言、平台渠道，再加上达人画像和竞品参考。

多个维度交叉下来，推出来的人选会更靠谱，也是之前通过人力检索没办法面面俱到的。

之后则是 更加弹性的营销计划基础设置，现在你可以在选择 3 种模式（可以根据业务需求来看需要精准匹配，还是广泛匹配），同时更精细地筛选投放的平台和国家。

达人营销的发布时间、产品的 Brief 等等都可以自定义，也可以上传之前合作比较好的达人名单，或者想要屏蔽的「合作黑名单」。

针对达人邀请的发送模式，在设置阶段也新增为 2 种，一种是 AhaCreator 匹配达人后立即发送，另一种更谨慎些，可以在完全由自己审核达人列表之后再发送。

除了画像和竞品匹配之外，在原来的合作媒体平台、国家和语言筛选基础上，品牌现在可以设置 3 类新的过滤条件：

【1】达人基础指标

你可以设定达人的最低播放量、粉丝量、发帖频率，甚至最近一次发布的时间。比如一个博主 3 个月没更新了，大概率合作体验不会太好，直接过滤掉。

【2】价格边界

可以设定你能接受的最高 CPM 或者最高达人单价。

【3】受众结构

可以对达人受众的性别和年龄做基本要求。比如你卖的是女性健身产品，那受众 70% 是男性的博主就没必要进来了。

设完这些之后，AI 在匹配阶段就会自动校验、自动过滤。不符合条件的达人根本不会出现在你的待确认列表里。

这个改动的好处很直接：品牌花在「筛掉不合适达人」上的时间会大幅减少。你看到的每一个推荐，基本都已经过了一道筛选。

不过也要注意，筛选条件开得越严，符合条件的达人数量自然会变少。所以怎么设，可能还得根据自己 Campaign 的目标来权衡。

完成基础信息填写及设置后，AI会根据所有信息先进行一轮小范围匹配，给到5个样例，你可以选择匹配或者不匹配。（这一步用于模型调优，品牌也可重新检查信息填写情况）：

走到这一步，达人营销计划的基础设置基本上就都完成了，接下来就是设定好这回达人营销计划总共的预算，确认好账户余额就可以正式发布营销计划了：

像是 Zoer 这家企业就已经上线了多个达人营销计划，用来探测不同国家地区的效果表现。

接下来，说一说「达人营销后台」的几个更新，主要是针对达人的更精细的议价、数据控制。

2 Part｜

「达人营销后台」

4）判断达人是否合适，参考数据维度更多了

在做好一个达人营销计划之后，就可以在 AhaCreator 的后台看整场活动的表现，比如，有多少达人匹配成功了，正在建联的达人有多少，有意愿合作的有多少，都会在信息页被展示出来：

整个「合作管理」信息页里也进一步按照最新的达人合作进度归类，并由AI推动达人在不同类别中流转，比如：新候选人、价格谈判环节、脚本制作中、内容制作中、待发布、已发布、已取消。

如果想判断一位达人是不是真的合适去做这场营销活动，可以很方便地直接点击这个达人的头像，就能看到更多的信息和数据。

选达人这件事，说到底就是在做判断，判断的质量，取决于你手里有多少信息。

过去在 AhaCreator 上选人的时候，能看到的主要是达人的合作价、预测 CPC、CPM、点击量和曝光量。这些数据当然有用，但还不够。品牌做决策的时候，经常需要跳到第三方达人数据工具上去查历史内容表现、活跃度、互动情况，来回切换，很耗时间。

这次更新之后，达人详情页的信息丰富了不少。

新增了达人最近 20 条内容的多维度数据：互动率、曝光量、点赞、评论、分享、下载，还有最新发布时间。

这里有一个细节值得说一下：这些互动指标，用的都是最近 20 条内容的中位数。

为什么用中位数？

因为达人的内容数据波动很大。一条突然爆了的视频可能有几百万播放，但日常内容可能只有几万。如果用平均数，一条爆款就能把整体数据拉上去，看起来很好看，但实际投放的时候你大概率拿不到那个数字。

用中位数的话，能更真实地反映达人的常规表现，更接近你实际投放时候会得到的结果。

另外，平台现在还会根据品牌设定的目标市场，展示达人的受众地区匹配比例：

比如你投的是北美市场，系统会告诉你这个达人的受众有多少比例集中在北美。这个数据来自达人 OAuth 授权或者截图上传的受众数据。

对做达人营销的团队来说，这意味着在 AhaCreator 平台内就能完成绝大部分的达人评估工作，不用再反复跳到外部工具去查了。

这样下来，判断效率会提高不少。

还有个细节，因为twitter营销号抱团、刷数据的情况比较多，如果达人来自 Twitter 平台，平台还会弹出一个「如何判断营销号」的提示：

5）达人和品牌终于可以议价了

这个更新，我觉得是 AhaCreator 这次升级中非常实用的。

过去在 AhaCreator 上，达人的合作价格是经模型计算后形成的一口价，虽然价格公允，但品牌和达人都只能按这个价格来，没什么商量余地。

比如说吧，在上一次我们实测 Aha 2.0 的时候，曾经联系过一个实际案例：Manna。那个时候，Aha 2.0 所给出的达人合作价格基本就是一口价，AI 来设定这个价格：

这样就有个很明显的问题：有些达人其实很合适，内容风格对、受众也匹配，但价格卡住了，合作就黄了。对品牌来说，这其实是一种资源浪费。

现在，AhaCreator 把这个环节改成了协商定价。

整个流程跑起来大概是这样的，达人匹配时候，系统会先报一个价格：

这个报价会同步给品牌方看。品牌看完之后，可以直接接受，也可以在平台上发起议价，

填上期望价格和理由就行：

然后 AI 会拿着这些信息继续跟达人沟通协商，帮双方在一个合理的区间里找到都能接受的价格。

整个过程里，品牌不需要自己去发邮件，不需要一个一个达人手动谈。只需要在平台上点几下、填一下数字，AI 就会接着往下走了。

如果达人报价后长时间没有回应，品牌还可以再次编辑报价或者补充说明，系统会自动发起新一轮协商。这就避免了因为一次报价没谈拢，整个合作就卡住不动的情况。

价格匹配之后，达人就可以进入内容制作阶段，营销计划发布者可以直接在信息页根据下图右侧的图标，审核草稿，在平台里就可以实时审核，如果有修改意见可以直接发上来：

投流这件事，也被直接集成到了 AhaCreator 的后台，走到终稿这一步的达人会在已发布内容后，给到广告授权码，可以直接拿去投 Meta、TikTok 的广告，不用再单独找达人要了。

另外，所有经过AhaCreator 合作的达人内容，都是有达人素材授权的。也就是说你完全可以放心放在官网、拿去二剪投其他广告。对比过去品牌自己合作，想要拿到授权除了反复沟通外，甚至还要额外付一笔素材费。

6）数据复盘这件事，指标也更清晰了

做达人营销，投放只是前半程，后半程是复盘。

你得知道这一轮 Campaign 里，哪些达人表现好、哪些一般、钱花在哪了、下一轮该怎么调。这些问题如果答不清楚，达人营销就很难形成正向循环。

但现实中，大部分团队的复盘过程都很痛苦。数据散在各个平台上，要一个达人一个达人地去回收，再手动填到表格里做计算。光这个环节就能耗掉几天时间，而且很容易出错。

AhaCreator 这次把 Report 看板做了一轮升级。

首先，整场达人营销计划的真实支出和总预算会展示在后台，可以实时看到花了多少钱，还有多少钱。

计划信息也支持再编辑：

其次是达人 Views、Clicks、CPM、CPC 这些关键数字，点一下就能从高到低排。 同时在这些数据之上，也新增了几个维度：达人合作价格、内容语言、主要受众地区。你可以很快定位到表现最好的那批达人，然后考虑是复投、加大合作，还是加入长期合作池。

所有数据都支持一键导出。

达人所发布的内容也统一被集成到了 AhaCreator 的后台：

总的来看，AhaCreator 的价值，更多体现在需要规模化铺达人合作的场景，每月几十到上百位达人并行推进，多国家多平台同时跑。

规模化是能做到的结果，具体怎么玩，品牌可以完全自定义根据业务需求来落地：

比如Zoer 使用AhaCreator 进行规模化中长尾达人铺，来探测不同国家的表现。 除此之外，品牌还可以通过创建不同campaign 来探测 TT、Ins 不同渠道的表现。 甚至探测不同画像达人、不同受众的表现。

同时也能进一步通过 AhaCreator 来跑 UGC。合作 100个中小达人，能帮你塑造出100个产品使用场景，做能沉淀在官网的usecase，还能营造出人人说好的氛围。

这对于今天AI 产品的全球化突围，应该很有帮助。

以上内容都是从制定营销计划的品牌方视角出发的，但其实 AhaCreator 也有达人端的官网和达人端平台，在达人端也做了非常多完整的服务支持，进一步反向保障品牌的合作体验。

举个例子比如：

1） 达人在接单前需完成身份认证，并授权其媒体平台的一方数据。

因此，品牌在选人环节看到的数据：达人画像、曝光量与点击量预估等信息，都来自达人真实数据，可直接用于判断与决策。

2）达人接单后平台会 on-time 进行交稿时间线、最优 CTA 相关的教育。帮助达人更好的理清合作流程，创作出符合品牌需求的内容。

3）达人根据品牌反馈改稿，并准备进行二次交稿时。一些关键要求会进一步做明确提示，并由达人逐一确认，才能上传草稿链接。

品牌端和达人端其实一直都是 2 个相互影响的飞轮，只有优质达人多了，品牌方的体验才会更好。

总的来看，AhaCreator 这次做的事情，就是让品牌在达人营销里拥有更精细的控制力，同时让执行这件事继续由 AI 来扛，在整个生产链条的大量节点里都做了一轮升级和补缺。

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策略、审美、内容方向的把控，这些需要人类判断力的部分，应该由品牌团队来做。找人、谈价、催稿、收数据这些重复性的执行工作，交给 AI 来做更合理。

在 AhaCreator 的视角下，这可能才是 AI 时代应该有的分工方式。

如果你正在做品牌出海，正在思考怎么把达人营销从一件「靠人堆」的事情变成一种长期可持续的能力，AhaCreator 提供了一种解法，值得看看。

AhaCreator 平台：https：//ahacreator.com

文章来自于微信公众号 “十字路口Crossing”，作者 “十字路口Crossing”