No.226 AI 越强，创业者越要回到用户现场

概览

本期播客邀请 AHA Creator 创始人兼 CEO Kate，围绕 AI 是否真正进入生产力场景展开讨论。节目核心案例是海外达人营销：这个行业已经被品牌验证有效，但长期依赖大量人工完成达人搜索、筛选、沟通、议价、签约、付款和内容审核。

Kate 的关键判断是，AI 的价值不在于包装成炫技产品，而在于进入具体、重复、但又需要判断力的工作流。AHA Creator 试图用 AI 自动化达人匹配、风险识别、多语言沟通、流程推进和初步内容审核，同时把最终花钱和内容过审等关键决策保留给客户。

讨论后半部分延伸到商业模式、双边平台、客户反馈和中美达人营销差异。Kate 认为海外达人营销更重视达人与产品的自然契合和创意共创，而国内很多投放仍更像把达人当作传统广告渠道。转录稿在 36:56 后直接跳到英文音乐尾声，关于 2B 产品全面 AI 化的后续回答未出现在文本中。

分段落总结

[00:25] 开场与本期问题

[事实] 主播刘飞介绍本期嘉宾 Kate，她是 AHA Creator 的创始人和 CEO。

[事实] 主播说明邀请 Kate 的原因，是想讨论 AI 是否真正影响工作、是否在生产力上解决实际问题，而不只是停留在炫技和未来场景。

[事实] 本期重点会聊 AHA Creator 如何解决做生意过程中的实际问题，以及 Kate 对 AI 和行业的观察。

[01:21] Kate 的早期经历

[事实] Kate 表示自己是 2002 年出生，16 岁左右去美国读书，并开始接触创业相关事情。

[事实] 她 18 岁时从大学辍学，加入一家创业公司；该公司在 2021 年做面向设计师的建站产品，2023 年开始做通过 prompt 生成网站的 AI 产品。

[事实] 之后 Kate 离开上一家公司，开始自己创业并做 AHA Creator。

[02:05] 从早期创业公司进入海外增长

[事实] Kate 说自己当时是在公司四五个人时加入，最早办公地点是在北京一个地下室共享办公空间。

[事实] 她回国后从上海到北京，和团队从产品还没有成型的阶段开始做，前期主要经历产品打磨和修 bug。

[事实] 她提到 2021 年国内做 Web 端产品出海的人较少，做增长和市场的人更少，因此很难从国内圈子找到可借鉴经验。

[03:18] 达人营销成为出海增长渠道

[事实] Kate 回忆，当时团队研究海外早期产品的增长路径，发现很多产品都在 KOL 渠道上投入很大。

[事实] 她因此开始招团队做达人营销，并在实践中验证增长和传播趋势正在转向社媒、去中心化的个人 KOL 和 KOC。

[事实] 主播补充，新消费兴起时，小红书上的大量 KOC 宣发曾经带来比大广告渠道更好的 ROI。

[推测] 这一段把 AHA Creator 的创业起点放在了 Kate 过往增长经验中：她不是先有 AI 工具再找场景，而是先经历了达人营销的人工痛点。

[05:27] 决定独立创业

[事实] Kate 表示，从上一家公司离开时，她非常确定自己想创业。

[事实] 她希望在自己判断清楚的方向上拥有更强的掌控感和把控能力。

[推测] Kate 对达人营销场景的判断来自一线增长经历，因此她选择创业时更偏向解决自己亲身经历过的问题。

[06:08] 2024 年初的行业状态

[事实] Kate 说 AHA Creator 是在 2024 年初开始做这件事，当时不同领域客户已经对达人营销有一定认知。

[事实] 她指出，早期公司到大公司都在持续增加达人投入，但行业共识是这件事非常依赖体力劳动。

[事实] 大公司可能搭建几百人的团队并使用大量外包，小公司则难以招聘和留住既懂业务又愿意做重复工作的优秀人才。

[事实] 代理商因为接很多客户项目，也会形成上百人的交付团队，但人数越多管理成本越高，继续扩张很难。

[08:01] AI Agent 给达人营销带来的可能性

[事实] Kate 表示，到 2024 年初，AI Agent 和大模型能力开始让创业圈、VC 圈畅想 AI 可以处理更深入的任务。

[事实] 她认为达人营销中，达人匹配这类问题过去很难用传统算法解决，因为行业数据不足，无法像推荐系统那样进行大量实验或低成本训练模型。

[事实] 她认为大模型的思维方式更接近人的判断方式，因此让 AI 处理达人匹配在产品上变得可行。

[推测] Kate 认为 AI 的突破点不只是自动执行，而是能在低结构化、数据不完备的场景中模拟人的综合判断。

[10:34] 传统达人营销链路的复杂性

[事实] 主播将传统广告和达人营销做对比：传统广告可以一套物料分发到不同渠道，而达人营销需要面对每个达人不同的情况、风格、品类和内容形式。

[事实] Kate 举例说，自己做 AI 3D 网站产品时，发现 YouTube 达人营销效果优于其他渠道，单个注册用户成本低时可以做到 0.02。

[事实] 她提到一个约 10 万粉丝的垂直博主，视频爆发后带来 100 多万播放，后续两期累计两三百万播放，并给公司带来 20 万注册用户增长。

[事实] 因为效果明确，团队开始招三四个人专门负责找达人。

[12:18] 人工筛选达人的具体工作

[事实] Kate 说人工找达人需要在 YouTube 等平台不断搜索关键词，查看主页，判断是否符合目标达人画像。

[事实] 关键词来源包括目标用户会看什么博主、用户职业、兴趣爱好、竞品名称和竞品过往视频。

[事实] 找到达人后，还要看主页、几条视频、封面、简介，判断内容是否契合以及是否可能产生好效果。

[事实] 小工具只能带来约 10% 的效率提升，核心仍依赖人不断搜索和判断。

[推测] 这一部分说明达人营销的瓶颈不是单一信息检索，而是大量低密度信息上的连续判断。

[13:10] 数据、造假和受众真实性检查

[事实] Kate 表示，筛选时还要看评论区真实性、互动率、赞评比是否合理，以识别可能造假的博主。

[事实] 在 YouTube 上可以观察视频从第一天到第三十天的增长曲线，如果像台阶一样增长，可能意味着买量较多。

[事实] 团队还要判断播放量区间、互动率，以及达人的真实受众地区。

[事实] 有些达人资料显示在美国，但真实受众可能在印度、巴基斯坦等地区，因此需要通过截图或评论区用户位置来判断。

[14:54] 沟通、议价、签约和付款的摩擦

[事实] Kate 说筛选只是前半段，真正沟通还要一个个拿邮箱、发冷邮件，而发 100 封可能只有几个人回复。

[事实] 后续还要确认合作意愿、报价、价格是否合理，并推进签约。

[事实] 预付款会产生拉扯：达人希望收到预付款，客户担心付款后达人跑掉。

[事实] 付款方式也很复杂，不同地区达人能收款的方式不同，有些欧洲达人可能只能用 Payoneer 等方式收款。

[推测] 海外达人营销的交付难点同时存在于信息、信任、流程和跨境支付，而不只是找人。

[16:09] 海外平台生态更分散

[事实] 主播提到国内有蒲公英、星图等官方平台，并询问海外是否缺少类似机制。

[事实] Kate 表示 YouTube 和 Instagram 没有类似功能，海外生态从一开始就非常分散、粗放和去中心化。

[事实] 她提到 TikTok 海外后来有自己的达人平台，但并没有真正解决全流程问题，更多是提供一些数据，让第三方服务商或分散公司完成工作。

[推测] 海外平台缺少统一交易基础设施，使 AHA Creator 这类第三方平台有机会承接完整流程。

[17:41] AI 最适合替代的环节

[事实] Kate 认为，AI 在判断达人是否合适的匹配环节作用非常大，因为过去这需要人阅读大量数据并在脑中处理。

[事实] 她举例，AI 可以细到判断一个人是否是垂直 3D 博主，是否做过 Blender 等产品推广，是否做深入教程。

[事实] 在消费品领域，AI 也能识别“少女感”“时尚”“Vlog”等细分达人特征。

[事实] Kate 还提到，AI 可以从达人过往内容和评论区监控 PR 风险、舆情、造假和互刷情况。

[推测] AHA Creator 的 AI 能力重点在“规模化判断”，而不是简单批量发送模板消息。

[19:25] AI 沟通的价值不止首封邮件

[事实] Kate 表示，第一封邮件并不一定最依赖 AI，AI 在不同国家本地化上会有明显提效。

[事实] 她认为真正更重要的是达人回复后的深入沟通，比如询问活动细节、合同细节时，AI 能根据问题快速回复。

[事实] 系统会针对不同客户调取活动信息、知识库、条款和合同细节，帮助推进合作沟通。

[事实] 面对不同语言的达人时，AI 的效率提升比较明显。

[21:18] 人仍要参与关键决策

[事实] Kate 表示，在内容合作上，最终可能仍需要人来判断。

[事实] 活动 brief、主题、品牌表达、产品结合创意点，目前主要还是客户自己的创意和决定。

[事实] 达人提报之后，AI 可以完成初步确认，但客户仍要最终拍板，因为这个动作直接涉及花钱，而且无法绝对证明 AI 的选择一定比人好。

[事实] 因此，较大的审核权利和产品目标方向、创意策划等信息仍需要客户参与。

[推测] AHA Creator 的产品边界是让 AI 做流程和初筛，把高风险、高主观、涉及预算的决策交还给人。

[22:15] AI 初审内容，减少反复沟通

[事实] Kate 说达人提交稿子后，平台会用 AI 根据客户 brief 做初审。

[事实] AI 会在达人提交的瞬间指出需要修改的地方，例如产品名写错、产品卖点没有讲清楚、客户要求的某个点缺失。

[事实] 达人可以先做一轮修改，从而减少来回沟通和重复纠错。

[事实] 最终内容是否通过审核，仍需要客户确认。

[24:36] 用 AI 降低服务费和行业门槛

[事实] 主播提到 AHA Creator 最近把服务费降到 5%，并询问这是否来自 AI 自动化降低了中间服务成本。

[事实] Kate 表示，传统服务商做达人营销非常重人工，一个项目可能需要 5 到 50 人甚至更多，因此通常至少需要 30% 抽成来覆盖成本。

[事实] 对 AHA Creator 来说，客户增加主要带来 token 成本，而 token 成本按客户充值金额看可能在 1% 以内。

[事实] Kate 认为这让他们可以把行业费用降低，让更多客户敢投放达人营销，而不是觉得行业水深或只能自建 in-house 团队。

[推测] 服务费下降是 AHA Creator 商业模式的核心证明：如果 AI 真能替代大部分交付人力，平台就可以用更低抽成扩大市场。

[26:12] AI 自动化可扩展到其他线上工作流

[事实] Kate 认为，很多偏线上的工作流都可以由 AI 解决，但 AHA Creator 会非常聚焦在达人营销。

[事实] 她举例说，线上销售场景里，从筛选客户线索、发邮件 pitch、基础回复到约会议，都有可能实现 AI 自动化。

[事实] 她提到已经有一些公司在做类似方向。

[推测] Kate 对 AI 商业化的判断是垂直场景优先：先把一个具体流程做深，而不是泛泛做所有业务自动化。

[27:19] AHA Creator 的双边平台定位

[事实] Kate 表示，AHA Creator 不是人力服务，客户可以直接使用产品。

[事实] 平台有版本可以让客户在飞书群里和 AI 员工互动，完成确认、审核等流程。

[事实] 她强调产品交付给客户的感受和结果应当可类比人工，甚至比人工更好，而不是让客户花更多时间使用工具。

[事实] Kate 说 AHA Creator 是双边平台商业模式，达人侧也有 APP 和平台端，可以持续接单，并成为其生计来源之一。

[推测] 这意味着 AHA Creator 不只是自动化工具，也在尝试重构品牌方和达人之间的交易基础设施。

[28:26] 客户意外喜欢 AI 员工形态

[事实] Kate 提到，很多客户超预期喜欢群里的 AI 员工功能，希望把员工拉进工作流。

[事实] AI 员工会在群里汇报进度，客户可以在群里确认任务，从而减少花在达人营销流程上的时间。

[事实] 客户可能只需偶尔处理，甚至一周处理一次，就能完成过去需要几十个人才能做的事情。

[事实] 有些客户还会给自己的 AI 员工起名字。

[推测] AI 员工形态降低了客户学习新工具的负担，因为它把自动化嵌入客户已有的协作场景中。

[29:20] AI 匹配带来的超预期案例

[事实] Kate 说有 AI 陪伴机器人客户原本认为人会做得更好，但使用 AHA Creator 后，发现通过比例比人工方式更高。

[事实] 该客户原本以为平台只是帮助规模化，没想到精准度也能超过人工。

[事实] Kate 还举了真空封口机客户的例子，AI 找到一位在船上生活的钓鱼博主，让他用产品封存钓到的海鲜，视频效果很好。

[事实] 这个达人画像是客户此前没有想到的，AI 帮助客户规模化测试并丰富达人画像可能性。

[推测] AI 的优势不仅在执行已知策略，也可能在组合产品使用场景和达人生活方式时发现非显而易见的匹配。

[30:52] 达人营销客户类型扩大

[事实] Kate 表示，只要是有品牌意识的 2C 公司，通常每年都会有达人预算，只是投入多少不同。

[事实] 她提到一些 500 强和历史较久的品牌，在社媒和达人预算上的投入也在增长。

[事实] Kate 以联想为例，说它在全球达人预算很高，团队投入也较大，并且从 KOL 到 KOC 都持续测试不同画像。

[事实] 她还提到，小创业公司、AI 产品、pro consumer 产品和创作者工具，在海外达人营销上的投入占比也很高，早期可能比广告更愿意投达人。

[推测] 达人营销已经从新消费和新品类增长手段，扩展为从大品牌到小型创业公司的常规预算项。

[32:36] 海外与国内达人营销的差异

[事实] Kate 认为海外达人营销和国内差异很大，海外 80% 到 90% 更偏向原生创意。

[事实] 海外投放非常关注达人与产品的契合度、内容能否自然结合，以及视频本身是否有观看价值。

[事实] 她认为国内在 B 站、小红书等平台上仍有很多匹配不精准的情况，广告常常显得猝不及防，像信息流广告或传统广告。

[事实] 主播补充，播客这类创作者更在意内容，也会和品牌共创商务植入方式，但一些视频平台仍更像简单把达人当渠道折算价格。

[推测] 海外达人营销对 AI 的需求更依赖精准匹配和创意判断；如果只是机械投放口播，AI 的价值空间会变小。

[33:37] 原生创意带来的正向广告体验

[事实] Kate 举例说，海外有面向女性用户的 AI 产品，和原本画漫画的博主合作；该博主过去可能没有推过软件，但受众和产品非常接近。

[事实] 博主把自己的漫画形象和产品结合，先做互动漫画，再引导进入 AI 陪伴产品的世界。

[事实] 评论区反馈很正向，用户甚至会因为创意而想使用产品。

[事实] Kate 认为，国内用户整体上更容易觉得这类广告烦人，这可能与发展阶段有关。

[推测] 好的达人营销不只是触达用户，而是让广告成为内容体验的一部分。

[35:28] 创作者自由度与真实感

[事实] Kate 认为，国内短视频和长视频平台的品牌投放对达人内容把控较死，对创作自由度和创意没有很高预期或要求。

[事实] 她指出，这会让最终效果缺少真实感，用户能明显看出某段是在念口播。

[事实] 在海外，即使是小博主做短视频，也不会完全按照客户要求执行；客户可以审核希望表达的点，但最终发什么仍由博主决定。

[推测] 海外达人营销更尊重创作者表达，因此品牌需要接受一定不可控性，换取更自然的传播效果。

[36:19] 转向 2B AI 化问题但后续缺失

[事实] 主播提到国内关于钉钉的讨论，以及钉钉被归入集团 AI 大战略方向。

[事实] 主播进一步提出，现在做 2B 的大方向都在往 AI 转移，并提到 SaaS、AS 或 MAS 等说法。

[事实] 转录稿在这一问题之后没有保留 Kate 的回答，36:56 后直接跳到 52:15 的英文音乐尾声。

[推测] 这期后续可能本来要讨论 AI 对 2B 产品形态的影响，但仅凭当前转录稿无法确认嘉宾观点。

播客点评/总结

这期的价值在于，它没有泛泛讨论“AI 会不会改变工作”，而是把问题落到海外达人营销这个足够具体的场景。Kate 讲清楚了一个行业为什么看起来低技术、却长期无法被传统软件解决：流程分散、数据不完整、需要大量人工判断，还包含信任、时差、语言、合同和支付等细节。

节目最有启发的部分，是对 AI 边界的处理。AHA Creator 并没有宣称 AI 可以完全替代人，而是把 AI 放在匹配、风控、沟通、初审和流程推进这些高频环节，把预算和内容过审这类关键判断留给客户。这让案例比许多宏大叙事更可信。

局限也比较明显：转录稿在 36:56 处中断了关于 2B 产品 AI 化的讨论，后续只有英文音乐尾声，因此无法判断节目是否完整呈现了 Kate 对更大 AI 产品趋势的看法。[推测] 如果音频完整版包含后半段，这份转录稿遗漏了一个可能很重要的讨论方向。

[推测] 这期适合关注 AI 商业化、出海增长、达人营销、Creator Economy 和垂直 AI Agent 的听众。对只想听大模型技术细节的人来说，技术实现展开不多；但对想理解 AI 如何进入真实业务流程的人来说，案例密度很高。