Быть видимым в AI-ответах — не значит быть выбранным: что я собрал за 8 часов на хакатоне Profound в Сан-Франциско

Короткий вывод: метрика «бренд есть в первом ответе нейросети» уже не объясняет, почему нет лидов. Покупатель не останавливается на первом ответе — он задаёт уточняющие вопросы про бюджет, доказательства, отзывы и альтернативы, и каждый вопрос перетасовывает шорт-лист. На втором Marketing Engineering Hackathon от Profound я собрал агента, который измеряет выживаемость бренда в этом разговоре — и выдаёт план, какого контента не хватает, чтобы стать не просто видимым, а выбранным.

3 октября 2026 года я второй раз подряд строил на хакатоне Profound — на этот раз в их штаб-квартире в Сан-Франциско, в разгар SF Tech Week. 40 соло-билдеров, 8 часов, $40 000 в призах [1]. Контекст у дня был особенный: 15 сентября Profound объявила раунд Series D на $180 млн при оценке $1,8 млрд — колидировали Sequoia Capital и Kleiner Perkins [2]. Хакатон был ещё и праздником раунда.

Формат тот же, что в Нью-Йорке в июне [3], но правила стали жёстче: никаких заранее собранных агентов, никаких приватных MCP, ничего, написанного до этого дня. Всё — с нуля, в комнате.

Ситуация, которую я регулярно вижу у клиентов Humanswith.ai: инструменты AI-видимости показывают бренд в ответах. Цифры растут. А лидов нет.

Причина простая, когда её видишь: покупатель не покупает по первому ответу. «Вот топ-5 инструментов» — это не финал разговора, а его начало. Дальше человек допрашивает шорт-лист: «а что по цене?», «а где доказательства?», «а что в отзывах?», «а какие красные флаги?», «а почему не лидер рынка?», «ну и кого бы ты выбрал?».

Каждый уточняющий вопрос пересобирает список. Бренд может быть в каждом первом ответе — и всё равно проиграть финальную рекомендацию. Потому что доказательства, которые выживают при давлении покупателя, живут не там, где доказательства, дающие первое упоминание.

За восемь часов я собрал агента, который проверяет, выживает ли бренд в разговоре, а не только в первом ответе. Механика:

Флагманский прогон показал ровно ту проблему, ради которой всё строилось: Mixpanel есть в 24 из 24 первых ответов Gemini — но финальный выбор покупателя делает только в 13 из 24 разговоров. Любой инструмент первой видимости называет это идеальным результатом. Покупатель называет это проигрышем почти в половине случаев.

Последний шаг — самый важный коммерчески: на выходе не оценка, а план. По каким критериям движок аргументирует победителя, какие источники читает для каждого критерия — ваш сайт или сторонние домены — и какого контента не хватает, чтобы бренд выбирали, а не просто упоминали. Полный прогон записан: profound-hackathon-gregory.hwai-ops.xyz [4].

Разброс проектов сам по себе показывает, куда движется маркетинг-инжиниринг: инструмент, превращающий отзывы на конкурентов в лид-лист; мультиагентный workflow, выигрывающий AI-цитирования на новых рынках; агент бренд-риска, решающий, отвечать ли, как и где; интерактивное тестирование продуктов прямо внутри ChatGPT и Claude [1].

Победили Céline Günther (Senior Editor & Content Strategist, Clio) и Abhi Jothilingam (Growth Marketing Lead, Sendbird) — по $10 000 наличными и $10 000 кредитами Profound Agents каждому [1]. Судили маркетинг-лидеры из Google, Plaid, Toast и Samsara — люди, которые сейчас нанимают билдеров этого нового типа.

В тот же день Profound запустила Profound Community — постоянную площадку для дисциплины между событиями. Второй хакатон подряд — это уже не эксперимент, а когорта, которая становится практическим полем новой профессии.

Нью-Йорк в июне доказал, что роль существует: «маркетинг-инженер» — специальность, у которой уже есть практики. Сан-Франциско в октябре доказал, что проблема глубже, чем предполагают инструменты. Видимость первого ответа — уже товарная метрика. Следующий слой — разговорный: как бренд держится под давлением уточнений, какие источники движок перечитывает, когда покупатель возражает, и какого контента — вашего или стороннего — ему не хватает.

Это та же линия, по которой мы работаем с клиентами Humanswith.ai: мониторинг останавливается на показе разрыва — агенты его закрывают. Хакатонный билд делает разрыв измеримым: разговор за разговором, критерий за критерием, источник за источником.

Если нужен прогон по вашему бренду — как он переживает уточняющие вопросы покупателя в AI-ответах и какого контента не хватает, — напишите мне. Каноническая статья — в блоге Humanswith.ai [5], полевая заметка со всеми фактами и фото — на gregshevchenko.com [6].