聊了50个AI出海的市场团队，我总结了达人营销的7宗罪

我是饼干哥哥，专注于AI出海营销领域。

过去三个月，我聊了不下 50 位 AI 领域的出海创业者。大家的产品都很硬核，从 AI 视频工具、AI 客服 Agent 到各类垂类 SaaS，技术壁垒都不低。

但大多都在同一个环节卡住了：流量。

Google 和 Meta 的广告成本已经贵到让 SaaS 的 LTV（客户终身价值）算不过账，或者说ROI跑不平。大家唯一的共识是：必须做 Influencer Marketing，也就是红人营销，尤其是找那些能把复杂软件讲清楚的科技博主。

然而，共识背后是共同的痛苦。很多团队尝试了两个月后就放弃了，原因不是没效果，而是过程太折磨。

有一个名字在几次深聊中被反复提及：Aha（原Head AI)

我去研究了一下，找到它们发布的两篇洞察，是我今年看过最落地的AI产品文章：

因为我本身就做了10 年的数据分析师，我发现他们解决问题的思路，本质上是用 AI 重构了这 7 个让出海团队最头疼的死结。

第一宗罪：筛选的盲目

AI 软件不同于电商，很难界定谁适合带货。你找一个泛科技博主，粉丝多但不懂代码；你找一个硬核开发者，粉丝少且不说人话。人工手动在 YouTube 和 X 上翻看博主过往视频，判断其粉丝是否与你的 SaaS 目标客群重合，效率极低且极易看走眼。

这本质上是一个用户画像匹配的问题。在我看来，粉丝总量是个虚荣指标。想从数据分析上解决的话，需要对博主过往视频的内容、评论区进行文本分析，提取粉丝的关键词，以此来判断其受众的技术栈是否与品牌的产品兼容。

Aha 在这点上的处理逻辑比我想的要更复杂：采用了语义匹配（Semantic Matching），会有三层做精确匹配： 召回、粗排、精排；但不同于传统的以 CTR 模型为主的推荐系统，Aha 让大语言模型主导整个决策流程，使匹配过程更接近人类营销专家的判断方式。

大白话就是用 AI分析这个达人的受众与是不是匹配你的产品目标用户。这就把原本模糊的找人量化成了精准找语义。

第二宗罪：触达的沉默

这是市场团队受挫感最强的一环。哪怕你整理了 100 个合适的博主邮箱，发出去的合作邮件回信率通常不到 1%。对于不知名的中国 AI 初创产品，欧美头部达人极其高冷，邮件常常石沉大海。

从增长黑客的角度看，这是一个转化率漏斗模型。影响转化率的核心变量是「相关性」和「触达频次」。要解决这个问题，必须进行高并发的 A/B 测试，并根据接收者的反馈动态调整策略。

Aha 的技术文档里提到了一套「智能发单系统」，它不仅能自动管理发信域名和预热，更关键的是它具备意图识别能力。系统会分析达人的回复语义，判断他是想议价、拒绝还是感兴趣，并自动执行下一步动作。

这实际上是用 AI Agent 实现了销售漏斗的全自动流转，把发邮件变成了可规模化的建联工程。

第三宗罪：定价的虚高

AI 软件的高毛利属性，让海外达人觉得你是肥羊。同样量级的博主，给美妆带货报价 500 刀，给 AI 软件带货敢报 5000 刀。缺乏行业基准数据的你，根本不知道对方是在报价还是在抢劫。

定价说是艺术，但更多是一个基于历史数据的函数。如果我有足够的样本量，我就可以计算出某个层级博主的 CPM（千次展示成本）基准线，再结合供需关系进行加权。

我看 Aha 的复盘报告里专门提到了Dynamic Pricing Engine「动态定价引擎」。它把达人的历史数据表现、平台基础CPM、国家/地区定价系数、受众购买力指数、以及实时的市场供需强度都参数化了，算出一个公允价。

这样量化的好处是不再是凭感觉砍价，而是基于数据做出决策。

第四宗罪：触达的沉默

这是市场团队受挫感最强的一环。哪怕你整理了 100 个合适的博主邮箱，发出去的合作邮件回信率通常不到 1%。对于不知名的中国 AI 初创产品，欧美头部达人极其高冷，邮件常常石沉大海。

从增长黑客的角度看，这是一个转化率漏斗模型。影响转化率的核心变量是「相关性」和「触达频次」。要解决这个问题，必须进行高并发的 A/B 测试，并根据接收者的反馈动态调整策略。

Aha 的技术文档里提到了一套「智能发单系统」，它不仅能自动管理发信域名和预热，更关键的是它具备意图识别能力。系统会分析达人的回复语义，判断他是想议价、拒绝还是感兴趣，并自动执行下一步动作。

这实际上是用 AI Agent 实现了销售漏斗的全自动流转，把发邮件变成了可规模化的建联工程。

第五宗罪：定价的虚高

AI 软件的高毛利属性，让海外达人觉得你是肥羊。同样量级的博主，给美妆带货报价 500 刀，给 AI 软件带货敢报 5000 刀。缺乏行业基准数据的你，根本不知道对方是在报价还是在抢劫。

定价说是艺术，但更多是一个基于历史数据的函数。如果我有足够的样本量，我就可以计算出某个层级博主的 CPM（千次展示成本）基准线，再结合供需关系进行加权。

我看 Aha 的复盘报告里专门提到了Dynamic Pricing Engine「动态定价引擎」。它把达人的历史数据表现、平台基础CPM、国家/地区定价系数、受众购买力指数、以及实时的市场供需强度都参数化了，算出一个公允价。

这样量化的好处是不再是凭感觉砍价，而是基于数据做出决策。

第六宗罪：效果的黑盒

SaaS 产品转化路径长。视频发了，网站流量涨了，但这些流量到底是不是这个博主带来的？如果不清楚具体的数据，你就无法决定下一轮复投该选谁，预算分配完全靠猜。

我们做数据分析的核心就是归因，需要建立一个从曝光到转化的数据回流闭环，不仅要看点击，还要看后续的行为事件。

Aha 构建了一个完整的数据回流体系，能把视频的播放量、CPM 成本和落地页的转化数据实时关联起来。以 AiPPT 为例，在获客成本极高的北美市场，Aha 通过数据闭环精准锁定了像 Teacher’s Tech 这样专注于生产力的创作者，将 CPC（单次点击成本）降低到了 $0.27，远低于行业平均水平。

这种数据闭环最大的价值在于自我进化——匹配模块会基于历史投放表现更新达人评分；定价模块动态调整 CPM 基准价与供需系数；AI 邮件模块自动学习不同类型邀约的转化率，以优化后续邀约策略。同时，这也方便品牌根据 Aha 提供的 Views、CPM、CPC 等数据，进一步沉淀高价值博主，做下一步策略的调整。

写在最后

我们正在经历从 SaaS 到 Agent 的范式转移。

SaaS 是给你一把锤子，让你自己去钉钉子；Aha 这样的 Agent 是如果你想钉钉子，它直接帮你把钉子钉好。

对于 AI 出海团队来说，最昂贵的是创始人和核心团队的时间。我们不再需要把优秀的人才招进来，去手动处理那些发邮件、填表格的最基础琐事。

Aha 解决的不仅仅是工具问题，它实际上是一个不知疲倦、数据精准、能够闭环交付结果的数字化员工。

让人类回归判断与创造，让 AI 负责执行与效率。在 AI 时代，这是最高效的增长逻辑，也是人机协作的最佳范式。

而且，用 AI Product 去推广 AI Product，这样还挺有意思的。

联系方式：微信：dszb199