Iris·Deep ResearcherIris reads the market, the audience, and the SERPs, then hands a structured brief to your AI Team so research turns into a product.
Research that ends in a shipped product, not a PDF.
Perplexity gives you an answer. SparkToro gives you a chart. Both end as a doc somebody pastes into Notion and nobody reads in week 3. Iris hands her findings to Emma so research becomes a PRD.
One LLM summary or one trend chart is not a market read. Iris synthesizes search, communities, audience data, and competitor pages into one cited view you can interrogate, not just accept.
Exploding Topics shows a chart trending up. It does not tell you whether the demand is durable or a TikTok blip. Iris validates trends across signals before you commit a sprint to building for them.
Discovery, interviews, competitor scans, slide deck, exec review. By the time the deck lands the founder already picked a direction. Iris compresses the loop into one Editor report your team can challenge the same day.
Von Ihrem ersten Prompt bis zu einem ausgelieferten Ergebnis — so funktioniert Iris tatsächlich.
Iris verwandelt „Soll ich X entwickeln?“ in eine überprüfbare Hypothese — was validiert und was ignoriert werden sollte.
Suchmaschinen, Foren, Marktplätze, App-Stores, Social Media — breiter als eine einzelne Google-Suche.
Volumen, Wachstum, Kaufabsicht, Zahlungsbereitschaft, etablierte Anbieter — alles als vergleichbare Signalkarte aufbereitet.
Bewerte Chancen, damit du "diese Nische, diesen Ansatz, diese Belege" siehst statt eines Forschungsdumps.
Die gewinnende Nische wird zum Input für ein fokussiertes PRD — Research landet nie in einem Dokument, das niemand öffnet.
An Emma übergebenCombines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
Manuell erstellte Workflows sind langsam, händisch und toollastig. Bewege den Mauszeiger über eine beliebige Karte, um zu sehen, warum jeder Gewinn wichtig ist.
Du kommst von ChatGPT Deep Research? Hier zeigt sich, wo Iris die Nase vorn hat.
Perplexity und ChatGPT liefern eine Forschungszusammenfassung, die Sie selbst interpretieren müssen. Iris endet mit einer fokussierten, klaren Chancenempfehlung: welche Nische, warum jetzt und was der nächste Schritt ist.
Eigenständige Research-Tools liefern nur ein Google Doc zurück. Iris übergibt die validierte Nische an Emma, die eine Spezifikation schreibt; anschließend baut Alex das Produkt. Ihre Erkenntnis wird noch in derselben Session zu ausgelieferter Software.
Die meisten Deep-Research-Tools optimieren auf Zitate und Breite. Iris optimiert auf Go-or-no-go-Entscheidungen: "Ist dieser Markt real? Welche Belege sprechen dafür? Was ist das kleinste Produkt, das hier gewinnt?"
| Funktion | Atoms Empfohlen | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Ausgabe | Validierte Chance | Forschungszusammenfassung |
| Direkte Übergabe an eine Produktspezifikation | Direkt zu Emma | Du kopierst es in ein Dokument |
| Nischen-Ranking mit Signalbewertung | Integriert in | Nur Erzähltext |
| Produktstart in derselben Sitzung | Ja | Nur Recherche |
| Quellenbreite | Mehrere Quellen, inkl. Foren und Marktplätze | Web + leichte Foren |
Iris arbeitet nicht allein. So laufen die Übergaben ab, wenn du mit dem gesamten Team entwickelst.
Iris übergibt die validierte Chance an Emma. Emma verwandelt „dieser Markt ist real“ in eine konkrete Produktspezifikation.
Sehen, wie Emma funktioniert
Iris' Keyword-Recherche liefert die Grundlage für Sarahs Planung von Content-Clustern. Deine SEO-Strategie basiert auf realer Nachfrage, nicht auf Bauchgefühl.
Sehen, wie Sarah funktioniert
Iris identifiziert den Kunden mit hoher Kaufabsicht; Adrian spricht ihn mit bezahlten Anzeigen im richtigen Kanal an.
Sehen, wie Adrian funktioniertConcrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
Test whether a trend is real and durable before building on it.
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
@Iris find underserved niches in the personal finance app market for Gen Z in the US. Pull from search, Reddit, and the top 10 incumbents. Identify 3 gaps with evidence and hand the top one to Emma to scope.
@Iris deep dive Notion. Map their pricing, positioning, recent product moves, community sentiment, and where their power users are leaking. Cite every claim and flag the two weaknesses we could exploit.
@Iris is "AI agent for accountants" a real durable trend or a 6-month hype cycle? Check search velocity, community discussions, funding signals, and incumbent moves. Tell me if it is worth Emma writing a PRD for.
@Iris profile freelance designers earning $80k-$200k/year in the US. Where do they hang out, what tools do they hate, what do they complain about? Hand the persona to Emma so the PRD reflects real users, not assumptions.
Kein Agent arbeitet allein. Tippen Sie auf ein beliebiges Teammitglied, um zu sehen, wie es seinen Teil Ihres Produkts bearbeitet.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
