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.
Dari prompt pertama Anda hingga hasil yang dirilis — berikut cara Iris benar-benar bekerja.
Iris mengubah "haruskah saya membangun X?" menjadi hipotesis yang bisa diteliti — apa yang perlu divalidasi, apa yang perlu diabaikan.
Mesin pencari, forum, marketplace, app store, media sosial — lebih luas daripada satu pencarian Google.
Volume, pertumbuhan, niat, kemauan membayar, pemain lama — disusun sebagai peta sinyal yang dapat dibandingkan.
Beri skor pada peluang agar Anda melihat "ceruk ini, sudut ini, bukti ini" alih-alih tumpukan hasil riset.
Niche yang menang menjadi input untuk PRD yang terfokus — riset tidak pernah hanya diam di dokumen yang tidak pernah dibuka siapa pun.
Serahkan ke EmmaCombines 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.
Workflow yang dibuat manual itu lambat, serba manual, dan bergantung pada banyak alat. Arahkan kursor ke kartu mana pun untuk melihat mengapa tiap peningkatan itu penting.
Beralih dari ChatGPT Deep Research? Berikut bagian di mana Iris lebih unggul.
Perplexity dan ChatGPT memberikan ringkasan riset yang harus Anda interpretasikan sendiri. Iris berakhir dengan rekomendasi peluang yang fokus dan tegas: niche mana, kenapa sekarang, dan langkah selanjutnya apa.
Alat riset mandiri hanya mengembalikan Google Doc. Iris menyerahkan niche yang telah divalidasi kepada Emma, yang kemudian menulis spesifikasi; setelah itu Alex membangun produknya. Insight Anda berubah menjadi perangkat lunak yang dirilis dalam sesi yang sama.
Sebagian besar tools deep research dioptimalkan untuk sitasi dan keluasan. Iris dioptimalkan untuk keputusan go-or-no-go: "Apakah pasar ini nyata? Bukti apa yang mendukungnya? Produk terkecil apa yang bisa menang di sini?"
| Fitur | Atoms Direkomendasikan | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Output | Peluang tervalidasi | Ringkasan riset |
| Langsung serah-terimakan ke spesifikasi produk | Langsung ke Emma | Anda menyalinnya ke dokumen |
| Peringkat niche dengan penilaian sinyal | Terintegrasi di | Naratif saja |
| Mulai produk dalam sesi yang sama | Ya | Hanya riset |
| Cakupan sumber | Multi-sumber, termasuk forum dan marketplace | Web + forum ringan |
Iris tidak bekerja sendirian. Berikut cara handoff berjalan saat Anda membangun bersama tim lengkap.
Iris menyerahkan peluang yang sudah tervalidasi kepada Emma. Emma mengubah "pasar ini nyata" menjadi spesifikasi produk yang konkret.
Lihat bagaimana Emma bekerja
Riset kata kunci Iris mendukung perencanaan klaster konten Sarah. Strategi SEO Anda didasarkan pada permintaan nyata, bukan sekadar feeling.
Lihat bagaimana Sarah bekerja
Iris mengidentifikasi pelanggan dengan intent tinggi; Adrian menargetkan mereka dengan iklan berbayar di channel yang tepat.
Lihat bagaimana Adrian bekerjaConcrete 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.
Tidak ada agen yang bekerja sendiri. Ketuk anggota tim mana pun untuk melihat bagaimana mereka menangani bagian produk Anda.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
