โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบ ไม่ใช่แค่สรุป
Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะจบด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่มีโฟกัสและจุดยืนชัดเจนว่าควรเลือกนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และก้าวถัดไปคืออะไร?
Iris·Deep ResearcherIris วิเคราะห์ตลาด ผู้ชม และ SERPs จากนั้นส่งบรีฟที่มีโครงสร้างให้ทีม AI ของคุณ เพื่อให้การวิจัยกลายเป็นผลิตภัณฑ์
งานวิจัยที่จบลงด้วยผลิตภัณฑ์ที่เปิดตัวจริง ไม่ใช่ไฟล์ PDF
Perplexity ให้คำตอบแก่คุณ SparkToro ให้กราฟแก่คุณ ทั้งสองอย่างจบลงเป็นเอกสารที่ใครบางคนคัดลอกไปวางใน Notion และไม่มีใครอ่านในสัปดาห์ที่ 3 Iris ส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ Emma เพื่อให้งานวิจัยกลายเป็น PRD
สรุปจาก LLM เดียวหรือกราฟเทรนด์เดียวไม่ใช่การอ่านตลาด Iris สังเคราะห์การค้นหา คอมมูนิตี้ ข้อมูลผู้ชม และหน้าคู่แข่งให้เป็นมุมมองเดียวที่มีแหล่งอ้างอิงซึ่งคุณสามารถตรวจสอบถามต่อได้ ไม่ใช่แค่ยอมรับมัน
Exploding Topics แสดงกราฟที่กำลังพุ่งขึ้น แต่มันไม่ได้บอกคุณว่าความต้องการนั้นยั่งยืนหรือเป็นเพียงกระแส TikTok ชั่วคราว Iris ตรวจสอบความถูกต้องของเทรนด์ข้ามหลายสัญญาณก่อนที่คุณจะทุ่มหนึ่งสปรินต์เพื่อสร้างสิ่งนั้น
การสำรวจ การสัมภาษณ์ การสแกนคู่แข่ง สไลด์เด็ค การทบทวนโดยผู้บริหาร ถึงเวลาที่เด็คถูกส่งถึงมือ ผู้ก่อตั้งก็เลือกทิศทางไปแล้ว Iris บีบวงจรนี้ให้เหลือเป็นรายงาน Editor ฉบับเดียวที่ทีมของคุณสามารถทักท้วงและถกเถียงได้ภายในวันเดียวกัน
ตั้งแต่พรอมป์แรกของคุณไปจนถึงผลลัพธ์ที่พร้อมใช้งาน นี่คือวิธีที่ Iris ทำงานจริง
Iris เปลี่ยนคำถาม "ฉันควรสร้าง X ไหม?" ให้กลายเป็นสมมติฐานที่นำไปวิจัยต่อได้ อะไรควรตรวจสอบ อะไรควรมองข้าม?
เสิร์ชเอนจิน ฟอรัม มาร์เก็ตเพลส แอปสโตร์ โซเชียล ครอบคลุมกว่าการค้นหา Google เพียงครั้งเดียว
ปริมาณ การเติบโต เจตนา ความเต็มใจจ่าย และผู้เล่นรายเดิม — ถูกจัดวางเป็นแผนที่สัญญาณที่เปรียบเทียบกันได้
ให้คะแนนโอกาส เพื่อให้คุณเห็นว่า "นิชนี้ มุมนี้ หลักฐานนี้" แทนที่จะเป็นกองข้อมูลวิจัย
นิชที่ชนะจะกลายเป็นข้อมูลตั้งต้นสำหรับ PRD ที่โฟกัสชัดเจน งานวิจัยจะไม่ถูกทิ้งไว้ในเอกสารที่ไม่มีใครเปิดอ่าน
ส่งต่อให้ Emmaผสานผลการค้นหา สัญญาณจากชุมชน ข้อมูลผู้ชม และหน้าคู่แข่งไว้ในมุมมองแบบมีโครงสร้างเดียว
ทุกข้ออ้างสำคัญมีลิงก์แหล่งที่มารองรับ เพื่อให้คุณตรวจสอบหลักฐานได้ด้วยตัวเอง
ระบุข้อร้องเรียนที่ผู้ใช้พูดถึงซ้ำ ๆ และช่องว่างของฟีเจอร์ที่คู่แข่งยังไม่ได้ตอบโจทย์
ทำแผนที่จุดที่ผู้เล่นในตลาดปัจจุบันยังอ่อนแอ เพื่อให้คุณรู้ว่าควรวางตำแหน่งอย่างไร
แบ่งตลาดออกเป็นกลุ่มที่มีความต้องการแตกต่างกัน แทนที่จะมองเป็นผู้ใช้กลุ่มเดียวขนาดใหญ่
ข้อค้นพบจะถูกจัดลงในบล็อก Editor ที่มีส่วนต่าง ๆ ประเด็นสำคัญ และคำแนะนำ
ข้อสรุปจะส่งต่อเข้า Emma โดยตรง เพื่อให้งานวิจัยกลายเป็นข้อมูลนำเข้า PRD ไม่ใช่เอกสารที่ถูกทิ้งไว้เฉย ๆ
เวิร์กโฟลว์ที่ทำขึ้นเองแบบแมนนวลนั้นช้า ต้องทำด้วยมือ และพึ่งพาเครื่องมือจำนวนมาก วางเมาส์เหนือการ์ดใดก็ได้ เพื่อดูว่าทำไมแต่ละประโยชน์ถึงสำคัญ
ย้ายมาจาก ChatGPT Deep Research ใช่ไหม? นี่คือจุดที่ Iris เหนือกว่า
Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะจบด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่มีโฟกัสและจุดยืนชัดเจนว่าควรเลือกนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และก้าวถัดไปคืออะไร?
เครื่องมือวิจัยแบบแยกเดี่ยวส่งกลับมาแค่ Google Doc เท่านั้น Iris ส่งต่อกลุ่มเฉพาะที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma ซึ่งเขียนสเปก จากนั้น Alex จึงสร้างผลิตภัณฑ์ ข้อมูลเชิงลึกของคุณจะกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ส่งมอบได้ภายในเซสชันเดียวกัน
เครื่องมือวิจัยเชิงลึกส่วนใหญ่มักปรับให้เหมาะกับการอ้างอิงและความครอบคลุม Iris ปรับให้เหมาะกับการตัดสินใจแบบไปต่อหรือพอแค่นี้ "ตลาดนี้มีอยู่จริงไหม? มีหลักฐานอะไรสนับสนุนบ้าง? ผลิตภัณฑ์ที่เล็กที่สุดที่ชนะในตลาดนี้ได้คืออะไร?"
| ฟีเจอร์ | Atoms แนะนำ | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| ผลลัพธ์ | โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบ | สรุปงานวิจัย |
| ส่งต่อไปยังสเปกผลิตภัณฑ์ | ตรงไปที่ Emma | คุณคัดลอกลงในเอกสาร |
| การจัดอันดับเฉพาะกลุ่มพร้อมการให้คะแนนสัญญาณ | มีในตัว | เฉพาะเนื้อหาเชิงบรรยาย |
| เริ่มต้นโปรดักต์ภายในเซสชันเดียวกัน | ใช่ | วิจัยเท่านั้น |
| ความกว้างของแหล่งข้อมูล | หลายแหล่งข้อมูล รวมถึงฟอรัมและมาร์เก็ตเพลส | เว็บ + ฟอรัมแบบเบา |
Iris ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง นี่คือวิธีที่การส่งต่องานเกิดขึ้น เมื่อคุณสร้างร่วมกับทีมเต็มรูปแบบ

Iris ส่งต่อโอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma ส่วน Emma เปลี่ยน "ตลาดนี้มีอยู่จริง" ให้เป็นสเปกผลิตภัณฑ์ที่เป็นรูปธรรม
ดูว่าเป็นอย่างไร? Emma ใช้งานได้
การวิจัยคีย์เวิร์ดของ Iris ช่วยสนับสนุนการวางแผนคอนเทนต์คลัสเตอร์ของ Sarah กลยุทธ์ SEO ของคุณตั้งอยู่บนความต้องการจริง ไม่ใช่แค่ความรู้สึก
ดูว่าเป็นอย่างไร? Sarah ใช้งานได้
Iris ระบุลูกค้าที่มีเจตนาซื้อสูง ส่วน Adrian กำหนดเป้าหมายพวกเขาด้วยโฆษณาแบบชำระเงินบนช่องทางที่เหมาะสม
ดูว่าเป็นอย่างไร? Adrian ใช้งานได้คำถามวิจัยที่เป็นรูปธรรมซึ่ง Iris ตอบได้ด้วยหลักฐานและเส้นทางสู่ผลิตภัณฑ์
ค้นหาช่องว่างในตลาดที่ยังไม่ได้รับการตอบสนอง ก่อนตัดสินใจลงมือสร้างสิ่งใด ๆ
ทำแผนที่การวางตำแหน่งของคู่แข่ง จุดอ่อน และรูปแบบการตั้งราคาไว้ในรายงานฉบับเดียว
ทำความเข้าใจว่าผู้ใช้คือใคร พวกเขาอยู่ที่ไหน และจริง ๆ แล้วพวกเขาบ่นเรื่องอะไร
ทดสอบว่าแนวโน้มหนึ่งเป็นเรื่องจริงและยั่งยืนหรือไม่ ก่อนนำไปต่อยอดสร้างสิ่งต่าง ๆ
ดูว่าคู่แข่งตั้งราคา จัดแพ็กเกจ และทำบันเดิลอย่างไร เพื่อให้การตัดสินใจด้านราคาของคุณมีข้อมูลอ้างอิงพื้นฐาน
ทำงานด้านการค้นหาข้อมูลให้เสร็จก่อนเขียน PRD เพื่อให้ Emma สร้างบนข้อมูลเชิงลึกจริง ไม่ใช่การคาดเดา
@Iris ค้นหาช่องว่างที่ยังไม่ได้รับการตอบสนองในตลาดแอปการเงินส่วนบุคคลสำหรับ Gen Z ในสหรัฐฯ โดยดึงข้อมูลจากการค้นหา Reddit และผู้เล่นรายใหญ่ 10 อันดับแรก ระบุ 3 ช่องว่างพร้อมหลักฐาน และส่งต่อช่องว่างที่ดีที่สุดให้ Emma เพื่อนำไปกำหนดขอบเขต
@Iris เจาะลึก Notion วิเคราะห์ราคา การวางตำแหน่ง การเคลื่อนไหวของผลิตภัณฑ์ล่าสุด ความรู้สึกของชุมชน และจุดที่ผู้ใช้ระดับสูงของพวกเขากำลังหลุดออกไป อ้างอิงทุกข้อกล่าวอ้างและระบุจุดอ่อน 2 ข้อที่เราสามารถใช้เป็นโอกาสได้
@Iris "AI agent for accountants" เป็นเทรนด์จริงที่ยั่งยืน หรือเป็นแค่กระแส hype ระยะ 6 เดือน? ตรวจสอบความเร็วของปริมาณการค้นหา การสนทนาในชุมชน สัญญาณด้านเงินทุน และความเคลื่อนไหวของผู้เล่นรายใหญ่ บอกฉันว่าคุ้มค่าหรือไม่ที่ Emma จะเขียน PRD สำหรับเรื่องนี้
@Iris สร้างโปรไฟล์นักออกแบบอิสระในสหรัฐฯ ที่มีรายได้ $80k-$200k/ปี พวกเขาอยู่รวมตัวกันที่ไหน เกลียดเครื่องมืออะไร และบ่นเรื่องอะไร? ส่งต่อ persona ให้ Emma เพื่อให้ PRD สะท้อนผู้ใช้จริง ไม่ใช่แค่สมมติฐาน
ไม่มีเอเจนต์คนใดทำงานลำพัง แตะเพื่อนร่วมทีมคนใดก็ได้เพื่อดูว่าพวกเขาจัดการส่วนของผลิตภัณฑ์คุณอย่างไร
ได้รับความไว้วางใจจากลูกค้าจาก
หยุดค้นคว้าในเครื่องมือหนึ่งแล้วไปสร้างในอีกเครื่องมือหนึ่ง ให้ Iris ทำการค้นหาและส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ทีม AI ของคุณใน Atoms