AI 正在改造网红营销，而最贵的，是那口「真」

前段时间，一个做美妆品牌的老朋友约我吃饭。一坐下来，他就叹气。

他说，去年找达人做种草，团队五个人天天泡在 Instagram 和 TikTok 里刷，看谁粉丝多、看谁内容对味，看到眼瞎。好不容易筛出 50 个人，发出去 50 封私信，回信的不到 10 封。

我说，这活儿，你不是早该交给 AI 了吗？

他愣了一下，反问我，AI？不就是造几个假人拍拍照吗？不会翻车吧？

来，今天这顿我请。我最近正好把 AI 在网红营销行业里的用法，从头到尾捋了一遍。

你听完就会明白，AI 对这门生意的改造，远不止「造几个虚拟网红」。它几乎把整条链路，翻了个底朝天。

先看一组数据，你就知道这事有多急

2024 年《网红营销现状》基准报告问过一个直击灵魂的问题：你自己做 campaign，最大的难题是什么？

29.8% 的营销人选了同一个答案：找达人。

为什么难？粉丝数好造假，人设对不对味靠感觉，中间全是坑。还有 14% 的人头疼合同和 deadline，13.3% 的人直说：人手不够，时间不够。

说白了，过去这门生意一半以上的人力，都耗在苦力活上。

AI 进来之后呢？同一份调查里，近 75% 的受访者相信，网红营销的相当一部分工作可以自动化。63% 的营销人已经计划在 campaign 里用 AI。而已经用上的人里，近 60% 表示，效果确实变好了。

你想想看，60% 的人说有用，63% 的人排队入场。这就不是趋势了，这是常态。

什么叫找达人？这一步，彻底变了

先把「找达人」这件事说透。

以前怎么找？两个硬指标：类目对不对，粉丝多不多。你做健身产品，就去找健身博主，粉丝 50 万以上的，挨个看。

这套方法，早年还能凑合。后来不行了。

为什么？品牌慢慢发现，粉丝多不等于卖得动。你得找和你三观一致的达人，他的粉丝才认你的货。可「三观一致」这东西，没法用粉丝数衡量，只能一屏一屏翻他的内容。翻到什么时候是个头？

AI 来了之后，这个活儿换了一种干法。

算法一口气扫几百万达人的内容、粉丝画像、互动率，用自然语言处理去读他讲了什么话题、习惯用什么词，然后按品牌调性的匹配度排出名单。你不再翻内容，你直接看结果。

更绝的是 LTK 的 Match.AI。它不只看达人说什么，它看成交。这个达人过去带过什么货、什么品类卖得好、实时的商品表现怎么样，全算进去，然后直接告诉你：就找这几个人，他们带货最猛。

Modash 支持按画面找人。你不输关键词，让它看内容里拍的是什么。文案可以乱写，画面骗不了人。

Sprout Social 则有个特别聪明的小功能：找相似达人。你手上如果已经有一个特别合拍的达人，比如一个做户外露营内容的，平台就顺着这个人的特征，把全网聊同样话题的达人给你拉出来，还能按粉丝量级、内容类目继续往下筛。

对，现在超过 55% 的营销人用 AI，第一个理由就是找人。

苦力活，交给机器

找完人，开始干活。

问个扎心的问题：你现在给达人写邀约信，是不是还在一句一句手打？

前面用 AI 千里挑一找人，后面靠人肉一封封发私信。效率全堵在手上。

现在的玩法是，AI 帮你写个性化外联信，谁回了、谁没回，自动跟进。创意 brief 按达人的特点自动生成，内容排队送审，AI 顺手给你提修改建议。合同、内容授权、付款，全流程自动走。

比如 Skeepers，整个 campaign 基本可以挂自动档：自动匹配达人、自动外联、自动生成内容、自动搞定版权授权，拿到授权你还能把达人的内容拿去二次传播。

Grin 盯住「钱」和「效果」：自动追踪达人产出的内容，把表现最好的帖子挑出来供你复用，达人费用自动核算、自动结算。

Upfluence 更直接，在网红营销行业里第一个内置了 ChatGPT 助手，自动生成优化过的外联邮件，同时把预算、ROI、工作流放进一块仪表盘，谈判进度一眼看全。

一个流程走下来，人只干一件事：做判断。

受众细分，能细到什么程度？

以前细分受众，细到「类目」就是天花板。

你做健身产品，就找健身博主。想再细一点，找练硬拉的、找跑马拉松的？行，人工翻内容吧。所以过去的 campaign 经常是「看上去都是健身的人」，实际上练瑜伽的、撸铁的、跳操的混在一起。钱花出去，转化对不上。

AI 把这个天花板捅破了。

它可以扫完达人的全部内容后告诉你：这个人主要讲家居收纳，其中重点是极简风，顺带讲小户型改造。注意，这已经不是「家居博主」了。这是一个能精确触达「小户型极简爱好者」的渠道。

Modash 的做法是把达人粉丝的兴趣构成整个拆开给你看，再配上他最常用的标签和提及，你一眼就能判断这个人够不够「准」。

准，比大值钱。

假粉？AI 是照妖镜

这件事必须单独讲，因为它在变严重。

市面上有服务专门卖假粉、假互动，达人的数字想多漂亮有多漂亮。你只看数字选人，等于给造假者送钱。

担心的人有多少？2024 年那份基准报告里，超过 71% 的受访者担心网红欺诈，2023 年这个数字是 64%。真实遭遇过欺诈的受访者，更是从 2022 年的 31%，涨到了 2024 年的近 60%。

两年，翻了将近一倍。这不是段子，这是行业底色。

人工打假有多费劲？你得去翻他的评论区，把粉丝账号抽出来一个个看，分辨是真人还是机器。查一个达人可以，查一百个呢？

AI 干这个，快得离谱。

Modash 会直接标出每个达人的假粉比例，而且拆得很细：真人、其他网红、大众粉丝、可疑的批量关注账号、机器人和假号，一层层列出来。刷量的各种手段，基本无处遁形。

在行业调查里，用 AI 识别假达人和假互动，已经是第三大用途。

最大的红利，其实是算命

前面说的都是省时间。AI 在这门生意里最值钱的能力，是替你「预测」。

什么叫预测？以前判断一个达人行不行，唯一的办法是投一次试试。效果好不好，投完才知道。试错的成本，是你真金白银的预算。

预测分析干的事，是拿达人历史上的表现规律、粉丝数据、内容信号，提前算出他大概能带出什么结果。campaign 还没上线，先知道大概能到哪。上线之后，Linqia 的 Resonate 平台还能实时看受众的情绪反应，边跑边调。

不过，这项技术还不成熟。调查显示，22.3% 的受访者在用预测分析，排第四；同时，41% 的受访者把「更好的效果预测」列为最期待的改进，排第一。

一边是真刚需，一边是刚起步。

这里，就是接下来网红营销最大的机会窗口。

更有意思的来了：网红本身，也可以是 AI

说完全过程，再说生产资料本身。

现在有一类网红，叫虚拟网红，也叫 AI 网红。用 Midjourney 或 Stable Diffusion 这类工具，输入文字生成一个虚拟人物形象，再围绕这个人设定人设、养账号、接商单。

真人会累、会翻车、会涨价。虚拟人全听你的。

所以营销人对它的态度很有意思。一份《AI 与网红营销现状》报告显示：近 60% 的营销人已经在计划用 AI 网红做 campaign，其中 77% 认为这类网红效果不错。超过 56% 的人认为 AI 网红比真人更好用、更灵活，毕竟真人没办法按你的品牌故事从头定制。

算笔账。行业数据显示，越来越多品牌把单次 campaign 预算压在一万美元以内，可其中很大一块还是要付给达人本人。换成 AI 网红，成本大头变成 AI 平台的使用费。没有达人费。

省下来的，都是利润。

但是。凡事总有但是。

近 50% 的受访者对 AI 网红的伦理问题高度担心。核心就一条：你到底有没有告诉消费者，这个「人」不是人？不透明，就是欺骗。这一点上没有灰色地带。

还有近 40% 的人担心另一个问题：假的，终究缺了点「真」。要知道，消费者挑达人时最看重的特质里，真实性排在前列。真人网红有故事、有真实的经历、有翻过的车，这些恰恰是粉丝认他的原因。虚拟人设再完美，也没有疤。

这份担心是有数据撑腰的：2024 年 7 月的一项调查显示，36.7% 的营销人担心 AI 网红缺乏真实性，19% 担心消费者因此不信任品牌。

所以你看，两类网红不是谁取代谁。真人的强项是真实和共情，AI 的强项是可控和便宜，用各自的强项排兵布阵，才是正解。现实里也已经有先例：虚拟网红 Lil Miquela 在 Instagram 上有超过 250 万粉丝，和设计师品牌合作，做电子垃圾议题的公益传播。

对了，还有一笔法律账别忘了算。AI 生成的内容可能踩到抄袭的雷。效率可以交给机器，判断必须留给人。

那么，真人网红要失业了吗？

回到开头那个吃饭的朋友。

我给他的建议就一句话：找达人交给 AI，管理交给自动化，打假交给数据，但内容里那口「人味」，别外包。

AI 把苦力活全干了，把假的全揪出来了，把不靠谱的全提前算了。可它干得越好，真人网红那点真实、笨拙、有疤的真诚，反而越值钱。

效率的事，交给机器。

真心的事，留给人。

这才是这场改造的正确姿势。祝你在这场变革里，既要拿得住效率，也守得住那口真。