Marketing Engineering Hackathon от Profound: 50 соло-билдеров в Нью-Йорке

Profound — платформа для контроля видимости бренда в ответах нейросетей. ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude — все они генерируют ответы вместо ссылок, и брендам нужно понимать, как и где они там появляются. Компания была основана в 2024 году, за 18 месяцев прошла три раунда: seed $3,5 млн, Series A $20 млн от Kleiner Perkins (июнь 2025), Series B $35 млн от Sequoia (август 2025), Series C $96 млн от Lightspeed (февраль 2026) — при оценке в $1 млрд ^[2]. Сегодня у них более 700 корпоративных клиентов, включая Target, Figma, Walmart, Ramp, MongoDB, Chime и U.S. Bank — больше 10% Fortune 500 ^[3]. 500+ клиентов ежедневно используют Profound Agents.

Хакатон был первым в их серии. Формат: 50 соло-билдеров, один день, открытая платформа, два раунда демо по четыре минуты, $40 000 в призах ^[4]. Судьи — из Anthropic, Stripe, Ramp, Google и MongoDB. Задача звучала просто: найди маркетинговый процесс, который не по силам обычной команде, и собери систему или агента, который его запускает.

Из 50 человек 40–45 были из США, преимущественно из Калифорнии. Пятеро не из Штатов: Канада, Колумбия, я из Эмиратов, один из Франции, один из Британии. Это заметно. Тема AI Search сейчас концентрируется в Silicon Valley, и хакатон это показал наглядно. Люди прилетали ради одного дня — из Франции, Колумбии, Далласа, Чикаго — и оставались пока не выключили свет ^[5].

Но главный разговор в комнате был не про географию. Он был про новую роль: маркетинг-инженер.

Profound назвал хакатон именно так — Marketing Engineering. И это не случайное слово. Маркетологи раньше редко были инженерной направленности. Копирайтер, стратег, аналитик, продакт-маркетолог — это роли, которые работают с текстом, планами, данными, но не с кодом и агентами. Сейчас граница стирается. С инструментами вроде Claude Code, Codex и Cursor маркетолог может собирать агентов, которые делают работу, которую раньше делала команда из шести-десяти человек.

Мы были, по сути, первыми представителями новой роли. Большинство в комнате — люди, которые уже строили агентов для маркетинга, но не имели названия для того, что они делают. Самая частая фраза, которую я слышал за день: «I finally have a way to describe what I do» ^[5]. Это и есть момент, когда специальность получает имя.

Я разделил день на три потока. Первый — Claude Code, для ИИ-агентов на платформе Profound. Второй — Codex, для лендинга. Третий — Cursor, для авторизации и нативных агентов вне платформы Profound.

Фактически я развернул на хакатоне наш agentic workspace — платформу автоматизации, которая заменяет маркетинговую команду из шести человек. Мы в Humanswith.ai строим операционный слой для маркетинга: не аналитику, не дашборд, а систему, которая делает работу. За время хакатона я собрал 11 агентов. Аккаунт был общим — всего там было 60 агентов от разных участников, моих 11.

Рынок сейчас представлен инструментами для аналитики — iVisibility Tools, Data Source для принятия решений о том, какой контент создавать. Но контент требуется уникальный, с опорой на экспертизу и базу знаний компании. Инструментов операционной автоматизации — тех, которые не показывают, а делают — почти нет. Мы как раз строим такие: вместо шести-десяти человек в контент-команде один человек, который управляет платформой с ИИ-агентами. Наше видение — автоматизировать полностью маркетинговую команду, чтобы один человек управлял всеми каналами через агентов. Пока мы реализуем задачу AI Search.

Я проинтегрировал нашу платформу с Profound, чтобы использовать их данные. На демке показывал, как выпустить ключ и как маркетинг-оператору пользоваться всей системой. Мы сделали первые x10 — то есть показали, что один оператор с агентами может делать работу, которая требует в десять раз больше людей при ручном подходе.

Демо было практическим: не слайды, не презентация, а живой прогон. Как маркетинг-оператор выпускает ключ, как агенты начинают работать с данными Profound, как результат собирается в пакет, который можно проверить строка за строкой.

Хакатон выиграли два человека ^[5]:

Aaron Lu — AI Product Lead, Growth Marketing в Notion. Он построил always-on competitive intelligence agent, который мониторит страницы и рекламу конкурентов в реальном времени, выводит, что именно они тестируют, и автоматически создаёт GitHub PRs против вашего собственного сайта. Его фрейминг: paid, organic и Answer Engines — это не три разных направления, а одна поверхность ^[4].

Brianna Pham — основатель Studio Ascend, growth-хакер из Нью-Йорка. Она строила агентов вместе с Nicholas Thorne из Audos и пришла на хакатон проверить себя. Её проект — про превращение просмотров в клиентов через агентов, которые работают с контентом и дистрибуцией ^[6].

Каждый победитель получил $10 000 наличными и $10 000 в Profound Agent credits, плюс оффер на интервью в Profound ^[4].

Большинство инструментов на рынке — это аналитика. Они показывают, где бренд не виден в нейросетях, но не делают ничего с этим. Компании покупают подписку на мониторинг, видят пробелы — и дальше что? Дальше они нанимают команду из шести-десяти человек: копирайтеры, SEO-специалисты, редакторы, аналитики, продакт-маркетологи, дизайнеры. Эта команда пишет контент, публикует, измеряет, переписывает. Цикл занимает недели. За это время ландшафт AI Search меняется.

Операционная автоматизация — это другой подход. Один маркетинг-оператор управляет агентами, которые делают ту же работу: инспектируют промпты, сравнивают цитируемые источники, превращают разрывы в source-backed активы, публикуют, измеряют. Цикл занимает часы, не недели. И каждый шаг проверяем: у каждого утверждения есть источник, у каждого прогона — фиксация.

Хакатон показал, что это не теория. 50 человек в комнате строили именно это — агентов, которые запускают маркетинговые процессы. Не дашборды, не отчёты, а работающие системы.

Ценность дня была не в призе. Она была в том, что 50 человек из разных стран и компаний одновременно строили одно и то же — маркетинговых агентов. Это маркер момента: специальность, которой ещё нет в штатном расписании, уже имеет практиков. Маркетинг-инженер — это не будущая роль, это настоящая. Просто компании ещё не успели её описать.

Если вам нужен разбор AEO и GEO видимости конкретного бренда, со списком задач и источником под каждым утверждением, напишите мне или команде Humanswith.ai. Цифры роста заранее не обещаю: обещаю пакет, который можно перепроверить строка за строкой.

Полная фотогалерея хакатона — на Pixieset ^[7]. Каноническая полевая заметка — на gregshevchenko.com ^[8].

[1] Profound University — Marketing Engineering Hackathon, NYC, June 6, 2026 — https://university.tryprofound.com/events/marketing-engineering-hackathon

[2] Profound — Series C $96M at $1B valuation — https://www.tryprofound.com/blog/profound-raises-96m-series-c

[3] Profound — SiliconANGLE, February 2026, $96M Series C at $1B valuation — https://siliconangle.com/2026/02/24/profound-raises-96m-1b-valuation-ai-discovery-monitoring-platform/

[4] Profound LinkedIn — Hackathon announcement, 50 builders, $40,000 in prizes — https://www.linkedin.com/posts/tryprofound_we-hosted-our-first-marketing-engineering-activity-7469486543552983040-dEIT

[5] Nick Lafferty (Profound) — marketing engineers from France, Colombia, SF, global selection — https://www.linkedin.com/posts/nicklafferty_we-threw-our-first-hackathon-for-marketing-activity-7469761372365643776-q4dj

[6] Brianna Pham — Studio Ascend, hackathon winner — https://www.linkedin.com/posts/briannapham_this-past-weekend-i-won-profounds-first-ever-activity-7470134807495155713-Rwu6

[7] Profound Hackathon NY — официальная фотогалерея — https://profoundzeroclick.pixieset.com/hackathon-ny/highlights/

[8] Gregory Shevchenko — полевая заметка о хакатоне (каноническая запись) — https://gregshevchenko.com/notes/marketing-engineering-hackathon-nyc/