โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว ไม่ใช่แค่สรุป
Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะสรุปด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่เฉพาะเจาะจงและชัดเจนว่าเป็นนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และควรทำอะไรต่อไป
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
ตั้งแต่พรอมป์แรกของคุณไปจนถึงผลลัพธ์ที่พร้อมปล่อยใช้งาน — นี่คือวิธีที่ Iris ทำงานจริง
Iris เปลี่ยนคำถาม "ฉันควรสร้าง X ไหม?" ให้กลายเป็นสมมติฐานที่นำไปวิจัยได้ — อะไรที่ควรตรวจสอบ อะไรที่ควรมองข้าม
เสิร์ชเอนจิน ฟอรัม มาร์เก็ตเพลส แอปสโตร์ โซเชียล — กว้างกว่าการค้นหา Google เพียงครั้งเดียว
ปริมาณ การเติบโต เจตนา ความยินดีจ่าย และผู้เล่นเดิม — จัดวางเป็นแผนที่สัญญาณที่เปรียบเทียบกันได้
ให้คะแนนโอกาส เพื่อให้คุณเห็น "นิชนี้ มุมนี้ หลักฐานนี้" แทนที่จะเป็นกองข้อมูลวิจัย
ตลาดเฉพาะที่ชนะจะกลายเป็นข้อมูลนำเข้าสำหรับ PRD ที่มีโฟกัส — งานวิจัยจะไม่ค้างอยู่ในเอกสารที่ไม่มีใครเปิดอ่าน
ส่งต่องานให้ 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
เวิร์กโฟลว์ที่ประกอบขึ้นเองแบบแมนนวลนั้นช้า ต้องใช้แรงคน และพึ่งพาเครื่องมือมากเกินไป ลากเมาส์ไปเหนือการ์ดใดก็ได้เพื่อดูว่าทำไมแต่ละประโยชน์จึงสำคัญ
ย้ายมาจาก ChatGPT Deep Research ใช่ไหม? นี่คือจุดที่ Iris เหนือกว่า
Perplexity และ ChatGPT จะส่งคืนสรุปงานวิจัยที่คุณต้องตีความเอง ส่วน Iris จะสรุปด้วยคำแนะนำด้านโอกาสที่เฉพาะเจาะจงและชัดเจนว่าเป็นนิชไหน ทำไมต้องตอนนี้ และควรทำอะไรต่อไป
เครื่องมือวิจัยแบบแยกเดี่ยวส่งกลับมาเป็นเพียง Google Doc เท่านั้น Iris ส่งต่อกลุ่มเฉพาะที่ผ่านการตรวจสอบแล้วให้ Emma ซึ่งเป็นผู้เขียนสเปก จากนั้น Alex จึงสร้างผลิตภัณฑ์ขึ้นมา ข้อมูลเชิงลึกของคุณจะกลายเป็นซอฟต์แวร์ที่ส่งมอบได้ภายในเซสชันเดียวกัน
เครื่องมือวิจัยเชิงลึกส่วนใหญ่มักปรับให้เหมาะกับการอ้างอิงและความครอบคลุม ส่วน Iris ปรับให้เหมาะกับการตัดสินใจไปต่อหรือไม่: "ตลาดนี้มีอยู่จริงไหม? มีหลักฐานอะไรสนับสนุน? ผลิตภัณฑ์ที่เล็กที่สุดซึ่งชนะได้ที่นี่คืออะไร?"
| ฟีเจอร์ | Atoms แนะนำ | Perplexity Pro |
|---|---|---|
| ผลลัพธ์ | โอกาสที่ผ่านการตรวจสอบแล้ว | สรุปงานวิจัย |
| ส่งต่อไปยังสเปกผลิตภัณฑ์ | ส่งตรงถึง Emma | คุณคัดลอกไปใส่ในเอกสาร |
| การจัดอันดับนิชพร้อมการให้คะแนนสัญญาณ | มีในตัว | มีแค่คำบรรยาย |
| เริ่มต้นผลิตภัณฑ์ได้ภายในเซสชันเดียวกัน | ใช่ | สำหรับการวิจัยเท่านั้น |
| ความกว้างของแหล่งข้อมูล | หลายแหล่งข้อมูล รวมถึงฟอรัมและมาร์เก็ตเพลส | เว็บ + ฟอรัมขนาดเบา |
Iris ไม่ได้ทำงานเพียงลำพัง นี่คือวิธีที่การส่งต่องานเกิดขึ้นเมื่อคุณสร้างร่วมกับทีมครบชุด

Iris ส่งต่อโอกาสที่ผ่านการยืนยันแล้วให้ Emma ส่วน Emma เปลี่ยน "ตลาดนี้มีอยู่จริง" ให้กลายเป็นสเปกผลิตภัณฑ์ที่เป็นรูปธรรม
ดูวิธีการ Emma ใช้งานได้
การวิจัยคีย์เวิร์ดของ Iris ช่วยขับเคลื่อนการวางแผน content cluster ของ Sarah กลยุทธ์ SEO ของคุณตั้งอยู่บนความต้องการจริง ไม่ใช่แค่ความรู้สึก
ดูวิธีการ Sarah ใช้งานได้
Iris ระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มซื้อสูง และ Adrian เข้าถึงพวกเขาด้วยโฆษณาแบบเสียเงินผ่านช่องทางที่เหมาะสม
ดูวิธีการ 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
ไม่มีเอเจนต์คนไหนทำงานลำพัง แตะเพื่อนร่วมทีมคนใดก็ได้เพื่อดูว่าพวกเขาจัดการส่วนของผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร
หยุดค้นคว้าในเครื่องมือหนึ่งแล้วไปสร้างในอีกเครื่องมือหนึ่ง ให้ Iris ทำการค้นหาและส่งต่อสิ่งที่ค้นพบให้ทีม AI ของคุณใน Atoms