深度解读Aha王健聪：AI Agent如何重构全球达人投放与变现

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痛点解析：全球达人营销的“非标”困局

在深入了解解决方案之前，我们需要先看清问题的本质。王健聪指出，达人营销并非新鲜事，从微博、微信到Tiktok、小红书，渠道虽变，核心逻辑未变。但这一逻辑在规模化时遇到了巨大阻力，尤其是在海外市场。

海外红人市场呈现出极度分散的特点。数据显示，海外80%的头部红人没有经纪人，大量高质量创作者（如Google工程师兼职博主）属于“个体户”。这种生态导致了两个核心问题： 1. 定价黑箱：红人自主定价缺乏标准，广告主缺乏议价依据，如同在没有标价的集市购物。 2. 筛选低效：依靠人工浏览内容来判断博主风格和受众画像，不仅效率低下，且难以通过历史数据精准预测转化效果。

在大模型出现之前，这一痛点困扰了行业十几年。而现在，通过AI技术对非结构化数据（视频、图文）的深度理解，局势正在发生改变。

重构定价逻辑：AI时代的“滴滴模式”

Aha最核心的创新在于彻底放弃了“红人一口价”或“双方讨价还价”的传统电商模式，转而采用了类似网约车平台的算法定价机制。这也是人工智能在非标商业场景中的典型应用。

这种“双赢价格”模型基于以下逻辑： 1. 基础定价：系统参考四维数据——粉丝所在国家价值、近期流量表现、受众净值（如CTO受众高于学生受众）、内容生产成本（长视频高于短图文）。 2. 动态调整：结合市场供需关系。例如，当某类AI应用爆发导致特定领域博主产能稀缺时，价格会自动上浮，帮助广告主抢占资源。

这种由AI计算出的公平价格，不仅消除了信息差，还极大地提升了撮合效率，让达人营销从“艺术”走向了“科学”。

技术内核：大模型在垂直行业的工程化落地

许多人误以为AI变现只是简单套用GPT等通用大模型，但Aha的实践证明，真正的壁垒在于垂直场景的工程化。王健聪将通用大模型比作“刚毕业的高中文科生”，需要通过行业数据进行微调和Prompt工程才能胜任专业工作。

Aha的系统架构主要包含三个关键层级： 1. 语义化召回：让AI理解广告主的抽象需求与红人内容的匹配度，而非简单的关键词搜索。 2. 智能反欺诈：利用AI分析历史数据，识别僵尸号和刷量行为。例如，检测高频发文但零互动的异常账号。 3. 价值精排：在大类中细分价值。同样是教育博主，AI能区分出“升学辅导”与“素质教育”的商业价值差异。

这种深度定制化的LLM应用，展示了AI Agent在处理复杂决策任务时的潜力，远超简单的内容生成。

效率革命：从繁琐流程到“L5级自动驾驶”愿景

在传统模式下，媒介人员需要经历找人、建联、谈价、寄样、审稿等上百个步骤。而在Aha的AI Agent介入后，流程被压缩为三步：提需求、反选达人、审核内容。

王健聪提到，Aha最初的产品形态接近“L5级无人驾驶”——全自动投放。但出于对客户心理安全感的考虑，目前保留了关键环节的人工确认（Human-in-the-Loop）。这不仅提升了5-10倍的执行效率，也让初创团队能够以极低的人力成本通过AI杠杆撬动全球流量。

对于希望出海的中国企业，尤其是AI软件应用类公司，这种自动化工具抹平了与科技巨头在付费广告（Ads）渠道上的资金劣势，让“以小博大”成为可能。

展望未来：AI应用的爆发与CPS结算

随着ChatGPT、Claude等底层技术的不断迭代，2025年被普遍预测为AI应用的爆发之年。达人营销作为软件赛道的重要一环，正在经历深刻的重塑。

Aha的长远愿景是实现基于CPS（按销售付费）的结算模式。这不仅需要技术的精准预测，更需要平台在供应链上游的话语权。当AI能够准确计算出红人的转化价值，并建立起足够的信任机制时，广告主将不再为“过程”付费，而是真正为“结果”买单。

对于关注AI新闻和行业趋势的从业者来说，Aha的案例提供了一个清晰的启示：AI创业不应止步于“套壳”，深入垂直工作流，用Agent解决具体的、高价值的非标问题，才是通往AGI时代的正确路径。了解更多关于人工智能前沿资讯与大模型动态，请持续关注AIGC.BAR。