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.
Dal tuo primo prompt a un risultato rilasciato: ecco come funziona davvero Iris.
Iris trasforma "dovrei costruire X?" in un’ipotesi verificabile con la ricerca: cosa validare e cosa ignorare.
Motori di ricerca, forum, marketplace, app store, social: più ampio di una singola ricerca su Google.
Volume, crescita, intenzione, disponibilità a pagare, incumbent — tutto organizzato in una mappa di segnali comparabile.
Assegna un punteggio alle opportunità così da vedere "questa nicchia, questa angolazione, queste prove" invece di un dump di ricerca.
La nicchia vincente diventa l’input di un PRD focalizzato: la ricerca non resta mai in un documento che nessuno apre.
Passa a 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.
I workflow realizzati manualmente sono lenti, manuali e dipendono molto dagli strumenti. Passa il cursore su una scheda per vedere perché ogni vantaggio conta.
Arrivi da ChatGPT Deep Research? Ecco dove Iris è un passo avanti.
Perplexity e ChatGPT restituiscono un riepilogo della ricerca che devi interpretare. Iris invece arriva a una raccomandazione di opportunità mirata e decisa: quale nicchia, perché adesso e qual è la prossima mossa.
Gli strumenti di ricerca standalone restituiscono un Google Doc. Iris passa la nicchia validata a Emma, che scrive una specifica; poi Alex realizza il prodotto. La tua intuizione si trasforma in software rilasciato nella stessa sessione.
La maggior parte degli strumenti di deep research ottimizza per citazioni e ampiezza. Iris ottimizza per decisioni go-or-no-go: "Questo mercato è reale? Quali evidenze lo supportano? Qual è il prodotto più piccolo che può vincere qui?"
| Funzionalità | Atoms Consigliato | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| Output | Opportunità validata | Riepilogo della ricerca |
| Passaggio diretto a una specifica di prodotto | Direttamente a Emma | Lo copi in un documento |
| Ranking di nicchia con punteggio dei segnali | Integrato in | Solo narrativa |
| Avvio del prodotto nella stessa sessione | Sì | Solo ricerca |
| Ampiezza delle fonti | Multisorgente, incl. forum e marketplace | Web + forum leggeri |
Iris non lavora da solo. Ecco come avvengono i passaggi di consegne quando sviluppi con il team completo.
Iris passa a Emma l’opportunità validata. Emma trasforma "questo mercato è reale" in una specifica di prodotto concreta.
Scopri come Emma funziona
La ricerca di parole chiave di Iris alimenta la pianificazione dei cluster di contenuti di Sarah. La tua strategia SEO si basa sulla domanda reale, non sull’istinto.
Scopri come Sarah funziona
Iris identifica il cliente ad alta intenzione; Adrian lo raggiunge con annunci a pagamento sul canale giusto.
Scopri come Adrian funzionaConcrete 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.
Nessun agente lavora da solo. Tocca un qualsiasi compagno di team per vedere come gestisce la sua parte del tuo prodotto.
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
