요약이 아닌, 검증된 기회
Perplexity와 ChatGPT는 해석이 필요한 리서치 요약을 제공합니다. Iris는 더 집중되고 분명한 기회 추천으로 마무리합니다. 어떤 니치인지, 왜 지금인지, 다음 행동이 무엇인지까지 제시합니다.
Iris·Deep ResearcherAI Research Agent that turns insights into products
Iris 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.
다음 회사의 빌더들이 신뢰합니다
Why research never reaches the codebase
Reports that die in Notion
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.
Single-source answers you cannot trust
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.
Trends that look real but are not
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.
Three weeks from question to decision
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.
Iris와 함께하는 하루
첫 번째 프롬프트부터 출시된 결과물까지 — Iris가 실제로 어떻게 작동하는지 보여드립니다.
- 01
아이디어나 질문에 귀 기울이기
Iris는 "X를 만들어야 할까?"를 무엇을 검증하고 무엇을 무시해야 하는지가 분명한 조사 가능한 가설로 바꿉니다.
- 02
여러 소스에 걸친 심층 검색
검색 엔진, 포럼, 마켓플레이스, 앱 스토어, 소셜까지 — 단일 Google 검색보다 더 폭넓습니다.
- 03
수요와 경쟁 신호를 매핑하기
규모, 성장률, 의도, 지불 의향, 기존 강자까지 — 비교 가능한 신호 맵으로 정리합니다.
- 04
진행 여부 기준으로 니치 순위 매기기
기회를 점수화해 "이 틈새, 이 접근 방식, 이 근거"가 보이게 하고, 연구 자료만 잔뜩 쌓아두지 않게 합니다.
- 05
Everything Iris needs for trustworthy research
Multi-source data synthesis
Combines search results, community signals, audience data, and competitor pages into one structured view.
Cited findings
Every key claim is backed by a source link so you can verify the evidence yourself.
Underserved need detection
Identifies recurring user complaints and feature gaps competitors are not addressing.
Competitor weakness mapping
Maps where existing players are weak so you know where to position.
Audience segmentation
Breaks the market into segments with distinct needs instead of one monolithic user.
Structured Editor reports
Findings land in an Editor block with sections, takeaways, and recommendations.
Direct handoff to PM
Conclusions feed straight into Emma so research turns into PRD inputs, not a dead document.
Iris가 팀에 합류하면 무엇이 달라지는가
수작업 워크플로는 느리고, 수동적이며, 여러 도구에 크게 의존합니다. 각 카드에 마우스를 올려 각 향상이 왜 중요한지 확인하세요.
빌더들이 다른 옵션이 아닌 Iris을 선택하는 이유
비교
ChatGPT Deep Research에서 넘어오셨나요? 여기서부터 Iris가 앞서갑니다.
제품이 되는 리서치
독립형 리서치 도구는 Google Doc만 돌려줍니다. Iris는 검증된 니치를 Emma에게 넘기고, Emma가 명세를 작성하면 Alex가 제품을 만듭니다. 당신의 인사이트는 같은 세션 안에서 실제로 출시된 소프트웨어로 바뀝니다.
분석가가 아닌 빌더를 위해 만들어졌습니다
대부분의 딥 리서치 도구는 인용과 폭넓은 범위에 최적화되어 있습니다. Iris는 go-or-no-go 의사결정에 최적화되어 있습니다: "이 시장은 실제로 존재하는가? 이를 뒷받침하는 증거는 무엇인가? 여기서 통할 가장 작은 제품은 무엇인가?"
Atoms 대 Perplexity Pro: 기능, 가격 및 성능 비교
| 기능 | Atoms 추천 | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| 출력 | 검증된 기회 | 리서치 요약 |
| 제품 명세서로 바로 넘기기 | Emma에게 바로 보내기 | 당신이 문서에 복사합니다 |
| 신호 점수화를 통한 틈새 순위 | 내장됨 | 서술만 |
| 동일 세션 내 제품 시작 | 예 | 리서치 전용 |
| 소스 범위 | 포럼, 마켓플레이스를 포함한 다중 소스 | 웹 + 가벼운 포럼 |
Iris이(가) AI 팀의 나머지 구성원과 어떻게 협업하는지
Iris은(는) 혼자 일하지 않습니다. 전체 팀과 함께 빌드할 때 핸드오프가 어떻게 이루어지는지 소개합니다.
What Iris researches for builders
Concrete research questions Iris answers with evidence and a path to product.
- Scan a market
Market opportunity scans
Find underserved niches in a market before committing to building anything.
- Dive on a competitor
Competitor deep dives
Map competitor positioning, weaknesses, and pricing patterns in one report.
- Profile an audience
Audience persona research
Understand who the users are, where they hang out, and what they actually complain about.
- Validate a trend
Trend validation
Test whether a trend is real and durable before building on it.
- Benchmark pricing
Pricing benchmark
See how competitors price, package, and bundle so your pricing decision has a baseline.
- Run discovery
Pre-PRD discovery
Run the discovery work before writing a PRD so Emma builds on real insight, not assumption.
Try these prompts with Iris
Scan a market for underserved niches
@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.
Deep dive a single competitor
@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.
Validate a trend before we build
@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.
Profile an audience before launch
@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.
Iris의 나머지 AI 팀 만나보기
어떤 에이전트도 혼자 일하지 않습니다. 팀원을 탭하면 제품의 각 부분을 어떻게 처리하는지 볼 수 있습니다.
자주 묻는 질문
Put Iris to work
Stop researching in one tool and building in another. Let Iris run discovery and hand her findings to your AI Team in Atoms.
