烧了100万美金，我们摸透了AI红人营销完整工作流

【编者按】 市面上关于红人营销的教程很多，但针对 AI/SaaS 这种高门槛产品的却很少。本文作者基于百万美金的投放经验，捅破了一层窗户纸：AI 产品的推广不靠带货，而靠演示工作流。

从如何用语义匹配替代标签筛选，到如何设计“常态化+爆发式”的预算结构，这篇文章用工程化的视角，重新定义了增长。如果你想把偶然的“病毒式传播”变成一种可控的能力，相信这份实战经验将为你带来全新的系统化启示。

我是 Kay。过去六年，我几乎把所有时间都花在了 AI 和 SaaS 领域的红人营销（Influencer Marketing）上。

从早期钻研那些无人问津的博客、一次次试错，到后来负责某款 AI 产品的全球增长，再到现在就职于 Aha（Aha 是一家 AI 驱动的全球红人营销智能平台），与美国、东亚和欧洲的众多品牌都有过深度合作。

仅在过去半年里，我们团队经手的红人营销投放金额就超过了 100 万美元。

这篇文章既不是教程，也不是 Aha 的产品说明书。

它更像是一次复盘，汇总了我们要么花钱买来的教训，要么提炼出的规律。我把这些经验转化成了可复用的决策框架，希望能帮助更多团队解决以下问题：

• 厘清哪些环节应该交给 AI，哪些必须保留人工；
• 制定更健康的预算和时间表；
• 优化内容生产流程；
• 把偶然的“爆款”，变成一种可复制、可扩展的能力。

1. 为什么红人营销对 AI/SaaS 特别有效？

即便是最推崇产品驱动增长（PLG）的产品，如果缺乏信任和曝光，也难逃“无人问津”的命运。AI 和 SaaS 产品的创新往往伴随着较高的学习门槛 —— 它们需要被解释，更需要被演示。

红人不仅仅是在“卖产品”，他们是在展示一套工作流，一种解决问题的新思路。当用户看到“像我这样的人”在真实场景中使用这个工具时，转化自然就发生了。

这种方式兼具了内容营销（建立信任）和效果广告（直接转化）的双重特性。能同时做到这两点的渠道，少之又少。

2. 行业的顽疾：团队臃肿、流程繁重、数据混乱、反馈迟缓

传统的运作模式，要么是自建庞大的内部团队，要么是外包给代理商。无论哪种，症状都一样：

• 流程慢： 筛选、谈判、做简报（Brief）、签合同、对账、无休止的跟进，环节冗长。
• 成本高： 运营管理上的隐性成本，往往比实际投放的媒体费用还高。
• 扼杀创新： 战略思考的时间被大量的执行琐事吞没。

建议把重复性的沟通和首轮筛选交给 AI；把创意、战略和审核留给人类。秉持黄金法则：“让机器多干活；让人少做决定，但要做对决定。”

3. AI 介入后带来的改变：效率、定价与匹配

3.1 效率突破：规模化的自动触达

系统能根据你的需求简报（Brief）进行语义匹配，自动生成触达邮件，批量发送，并全程追踪状态。

这样你触达的红人数量更多，精准度也更高 —— 这不再是盲目地“广撒网”，而是精准定位那些与你目标受众思维同频的人。

3.2 定价变革：算法定义的公平价值

模型会综合考量受众的地域分布、粉丝质量、最近 20 条内容的表现、供需关系等多重因素，生成一个“一口价”。

过去几天的谈判拉锯战，现在几分钟就能解决。 而且，由于去掉了中间商赚差价，AI 给出的价格往往更低。

核心建议

• 让算法决定“是否出价”以及“出什么价位”；让人类来决定预算的分配结构。
• 你的核心审核指标应该是：CPM（千次曝光成本） / 内容质量 / 受众重合度。

3.3 匹配升级：从“找红人”到“找语义”

不要问：“谁在发 AI 相关的内容？”要问：“谁的粉丝画像像我的用户？”

语义匹配远胜于标签匹配，它直接决定了你的转化基线。

核心建议

• 在简报中详细描述心理特征（例如：“追求效率 / 自动化思维 / 独立开发者 / 全球化运营者”）。
• 别只写“找 X 垂直领域的红人”；要写清楚“用户画像 + 使用场景”。
• 采用混合 KPI：覆盖面（曝光、讨论） + 效果（注册、点击成本、试用）。

4. AI 与人类：分工的界限

建议把 AI 当作操作系统，而不是创意的替代品。

人类要掌握最后那 30% 的关键：品味、判断力和对细微之处的把控。

5. 启动之前：想清楚预算、时间表与预期成果

建议最短周期： ≥ 12 周（3 个月）

参考预算（美元）：

A. 常态化投放（Always-on）

B. 事件驱动型投放（Event-based）

核心建议：

• 别指望花几千美元、跑个一两周就能创造奇迹。
• 节奏感优于一次性爆发。

每一轮结束后，都要进行“胜因复盘”，只扩大投入那些经过验证的策略。

6. 如何筛选红人与定价：比粉丝数更重要的三件事

Aha 的匹配逻辑：

• 谁在看他们？（受众重合度） → 值得投吗？
• 植入自然吗？ → 观众会喜欢吗？
• 价格公道吗？ → 性价比高吗？

定价逻辑：

• 受众价值： 学生 < 职场人士 < 决策者
• 平台差异： YouTube 长视频的 CPM ≈ TikTok 短视频的 8 倍
• 地域差异： 美国地区的观看成本 ≈ 亚非部分地区的 5-7 倍
• 近期表现： 参考最近 20 条帖子（含自然流量和恰饭内容）
• 供需关系： 稀缺的垂直领域通常会有 10–50% 的溢价

核心建议

• 对高度匹配的红人，可以接受溢价；对匹配度稍弱的（作为对照组），要低价买入。
• 优先考虑系统推荐的前 50–80% —— 低于 50% 的通常都是“过度理想化的空想”。

7. 为什么数量很关键：把概率变成确定性

爆款是有概率的；直觉无法规模化。 成熟的品牌在早期测试阶段会投放 20–100 位红人 —— 这不是为了“撒币”，而是为了提炼规律。

每一轮测试，只关注两件事：

谁火了？为什么火？（受众/形式/情绪/钩子）

哪些表达方式传播得最好？（标题/开场/钩子/演示流程）

然后，把这些“高效率样本”规模化，将成功公式固化到简报中，让后续的红人直接复用这些经验。

8. 优秀的红人驱动型 AI/SaaS 公司是怎么做的

我们最成功的合作伙伴，未必是预算最多的。

但他们都做对了一件事：让 AI 处理重复性工作；让人类做关键判断。

案例 1｜MetaGPT X：从人工判断到 AI 驱动决策

MetaGPT X 是一家全球领先的 AI 公司。

他们曾问：“如果 AI 能写代码、发应用，那增长能不能也变得更智能、更可量化？”

在使用 Aha 之前，他们的红人工作流很传统：人工搜寻、谈判、用表格追踪，周期漫长。

引入 Aha 后，整个活动从概念到上线仅用了两周。

案例 2｜OnlyOffice：以验证速度为增长引擎

这是一家欧洲的开源办公软件团队。

AI 不仅能降本，它还能加速测试、加速学习、加速增长。

他们不再依赖人工去“验证一个想法”；而是利用系统跑通整个端到端的闭环。

“我们曾经找了六七个实习生发邮件、填表格。一个活动要搞 2-3 周，转化率还不到 10%。”

有了 AI 之后，系统每天发送数万份邀请；三天内就有数百位红人响应。人员只需查看仪表盘，审核内容和预算。

负责人说：“以前是我追着团队跑。现在是系统追着我跑。”

这种解脱感不仅仅是省钱，而是他们终于能腾出手考思考：“哪种内容风格最像我们？”

案例 4｜一家解决“时差病”的日本品牌

团队在东京，红人却分布在 10 多个国家。

他们最大的痛点是：时差。“发一封简报邮件，光等回复就要 24 小时。”

引入 AI 后：系统自动检测每位红人的当地时间，在他们的白天发送邀约和合同，并自动确认价格。

第二天早上，品牌方一觉醒来，仪表盘已经全部更新完毕。

“以前感觉像是在谈异地恋；现在感觉像是在远程办公。”

没增加人手，活动量却翻了 3 倍。效率来源于减少等待，而不是增加人力。

案例 5｜一家小型教育科技 AI 初创公司的系统记忆

只有三个人的团队。创始人说：“我们的生活被 Excel 表格支配着。”

每次做活动都要重写简报、催交付、整理素材 —— 令人筋疲力尽。

有了 AI 之后：合同、素材、沟通记录、视频链接，全部自动归档。下一次活动直接从保存的模板开始。

那种“每次都要从零开始”的无力感消失了。AI 没有让他们变大 —— 但让他们的业务有了延续性。

9. 安全与信任：托管交易让合作有迹可循

行业里经常发生红人中途失联或付款纠纷的情况。

Aha 现在的做法是资金托管 —— 不交付就自动退款；每一笔订单都全程可追溯。

核心建议

• 避免预付款。
• 避免私下转账。
• 全球化团队必须整合合规、结算和税务流程。

10. 60-90 天实施路线图

第 1–2 周（启动期）：定义理想客户画像（ICP）、AI 跑通首批 20–50 位红人。

第 3–4 周（验证期）：扩展至 40–80 位红人；识别成功模式；建立简报模板。复盘 CPM/CPC 数据；剔除表现差的人设和形式。

第 5–8 周（放量期）：对高效率样本加大投入。

第 9–12 周（体系化）：建立“常态化投放 + 关键节点爆发”的结构。

AI 不是要取代人类，而是解放人类的判断力与创造力

目前的 AI 能做到 60-70 分的水平 —— 但这足以消灭那些“0 到 70 分”的重复性苦力。

人类终于可以将时间花在冲击“70 到 100 分”的战略和创意天花板上。

市场营销不应该是一条靠人堆出来的流水线。它应该是可研究、可迭代、可扩展的。

希望这份前线报告能帮你省去几个月的试错时间，更快地建立属于你自己的爆款公式，这样那 100 万美元也就花得值了。