Tudás & AI Rendszerek

Gestalt Research Engine

Szisztematikus piackutatás, ami nem véleményt ad — mintázatokat talál.

AI-pipeline-nal működő kutatás, ami szisztematikusan gyűjt, elemez, és megmutatja nemcsak azt, amit talált — hanem azt is, amerre nem nézett.

Hogyan működik?

Hat lépés, ami a kérdésből evidence-based kutatási kimenetet csinál.

01

Research Spec

A kutatási kérdés strukturálása: kompetencia-kérdések, források, módszertan. Nem "nézz utána" — szisztematikus terv.

02

Forrásgyűjtés

Web, akadémiai források, belső RAG corpus — többszintű gyűjtés. Nem egy Google keresés — rendszeres, reprodukálható adatgyűjtés.

03

Mintázat-felismerés

Gestalt klasszifikáció: mi a figure (lényeg), mi a background (kontextus), mi a noise (zaj)? Az adatból mintázatok lesznek.

04

Vakfolt Audit

Adversarial kör: amerre nem néztünk, amit nem kerestünk, amit nem akartunk megtalálni. A kutatás legerősebb lépése.

05

Konvergencia

A mintázatok stabilak? Több forrás ugyanoda mutat? Ha nem, újabb kör — amíg a kép nem áll össze.

06

Deliverables

Executive Brief + Field Report + Evidence Pack. Nem PowerPoint — evidence-based, forrásokkal alátámasztott kutatási kimenet.

Kinek?

Stratégiai osztályok

Belső kutatás-támogatás döntéshozóknak. Mielőtt stratégiai döntést hozol, legyen evidence-based kép az asztalon.

Piackutató cégek

White-label vagy együttműködés. A GRE pipeline kiegészíti a hagyományos piackutatási módszertant.

Startupok

Piaci validáció. Mielőtt építesz, tudd meg, hogy a piac létezik-e — és ha igen, hogyan néz ki valójában.

Csomagok

Próba-kutatás

1 kutatási kérdés, korlátozott scope. Ideális arra, hogy megismerd a módszertant és az output minőségét.

500K HUF

  • 1 kutatási kérdés
  • Executive Brief
  • 3-5 mintázat
  • Evidence pack (korlátozott)

Projekt kutatás

Teljes kutatási ciklus: spec → gyűjtés → elemzés → vakfolt audit → deliverables. A GRE teljes erejével.

1.5M – 3M HUF

  • 3-5 kutatási kérdés
  • Több körös elemzés
  • Vakfolt audit
  • Executive Brief + Field Report
  • Teljes evidence pack

Havi retainer

Folyamatos kutatási támogatás. Havi kutatási kapacitás, prioritás-hozzáférés, iteratív kutatási ciklusok.

500K – 1M HUF/hó

  • Havi kutatási kapacitás
  • Prioritás-hozzáférés
  • Iteratív kutatási ciklusok
  • Havi riport + konzultáció

Gyakori kérdések

Mi a különbség a GRE és egy hagyományos piackutatás között?
A hagyományos piackutatás jellemzően kérdőív-alapú (primer) vagy Google-keresés-alapú (sekunder, felszínes). A GRE szisztematikus: AI-pipeline-nal gyűjt, több forrásrétegből dolgozik (web, akadémiai, RAG corpus), és nem véleményt ad — mintázatokat talál, forrásokkal alátámasztva.
Miért "Gestalt"?
A gestalt-pszichológiából: figure (lényeg) / background (kontextus) / noise (zaj) klasszifikáció. Minden adat besorolást kap — nem minden egyformán fontos. Ez az, amit a legtöbb keresés kihagy: nem szűr, csak gyűjt.
Mi az a vakfolt audit?
Az adversarial kör, ami szándékosan azt keresi, amerre a kutatás nem nézett. Nem ellenvéleményt keres — hanem azokat a területeket, amiket nem vizsgáltunk. A kutatás legértékesebb része gyakran az, amit nem találtunk.
Milyen témákban dolgoztok?
Bármilyen piackutatási, stratégiai vagy iparági kérdésben. Eddigi témák: AI keresőoptimalizálás, domain regisztráció trendek, zero-click keresés hatásai, iparági pozicionálás. A pipeline téma-agnosztikus.
Mennyi idő egy kutatás?
Próba-kutatás: 3-5 munkanap. Projekt kutatás: 2-4 hét (a terjedelem és a téma komplexitása szerint). A retainer modellben folyamatos a kapacitás.

Próba-kutatás: 1 kérdés, evidence-based válasz

Válassz egy kutatási kérdést — és meglátod, mit talál a pipeline.

Próba-kutatás indítása