@Atlas audita o catálogo no dia em que a loja é ligada e entrega um plano de CRO, em vez de devolver uma lista de coisas para ler. Da auditoria ao plano, na mesma sessão.
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Fundador
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Recursos
Store Intelligence.
O grafo ao vivo do ecossistema Shopify. As sondas de deep-scan transformam qualquer loja pública num registo canónico (stack, anúncios, tráfego, avaliações, emails) que o Hub classifica e que cada agente lê.
- Live graph
- 34 módulos de sondas
- Pesquisa ao vivo
- Estimates flagged
Cenário 1Simulado
@FayeCerca de US$ 48.000 por mês, estimados pelo nosso modelo de velocidade de avaliações.
Intelligence surfaces
- Inspetores públicos
- 4
- Apenas dados públicos
- 100%
- Liga-se à sua própria IA
- MCP
- Custo para inspecionar uma loja
- $0
O que é
A Store Intelligence é o motor de dados por trás da pesquisa de lojas da página inicial da BoostEcom. Faz scan contínuo do ecossistema Shopify público e mantém um registo canónico por domínio, com níveis de confiança, para que operadores e o @Atlas possam investigar qualquer loja e agir sobre o que encontram. Vive no Hub da página inicial, não numa ferramenta separada.
Explore e classifique ao vivo no Hub da página inicial. Esta página conta o produto; os antigos hubs /intelligence/* redirecionam para aqui. Previsões e clusters de mercado existem como crons experimentais: as estimativas continuam assinaladas.
Cada número diz de onde vem
Observado, estimado ou ausente: @Faye identifica cada número na frase que o contém. Estas três respostas repetem o caso de teste com que o produto é avaliado.
Cenário 2Simulado
@FayeO nosso modelo de velocidade de avaliações estima cerca de US$ 48.000 por mês. É uma estimativa: a loja não publica a sua faturação. Acompanho semanalmente?
Como funciona
Das sondas públicas ao grafo que o @Atlas volta a ler.
As sondas de deep-scan leem sinais públicos. Catálogo, tema, apps, pixels, anúncios, avaliações, social, emails.
Cenário 1Simulado
@FayeCerca de US$ 48.000 por mês, estimados pelo nosso modelo de velocidade de avaliações.
O que cobre e o que não cobre
O que esta peça cobre e o que deixa a outra. Saber antes custa menos do que descobrir depois.
Apenas dados públicos. Nada atrás de um login, de um paywall ou de uma API privada.
A faturação e o tráfego são estimativas calculadas sobre sinais públicos, e assinaladas como tal. Servem para classificar e comparar, não para faturar.
Uma loja recém-descoberta começa à superfície e aprofunda-se a cada passagem. O primeiro registo é mais fino do que um maduro.
Qualquer proprietário pode sair pela página de transparência, e nós respeitamos. A mesma regra protege a sua.
What we will not invent
- Estimates are markedRevenue and traffic guesses stay labelled. They are not accounting.
- Opt-out existsTransparency explains how a store leaves the index.
Shipped but not the headline
- Os crons de prediction e market clusters existem. Continuam à margem experimental, não um claim Features.
Pergunte a partir do cliente de IA que já usa
O servidor MCP leva esta superfície para o seu próprio assistente, com a mesma loja e a mesma memória. Cada cliente tem o seu guia de ligação.
Funciona com
What Intelligence is for
- Peer setsFind stores that share stack, creatives or tracking ids.
- Creative intelAds and angles extracted from real storefronts.
- Agent accessChaves de API e o MCP Intelligence, sobre o mesmo grafo.
- Usa quandoRecorra à Store Intelligence quando precisar de entender um concorrente, validar um nicho, ou encontrar as lojas e os ângulos que estão a escalar. Navegue e aja a partir do Hub da página inicial; entre num inspetor quando só precisar de um sinal.
- Não uses quandoQuando precisas de um número contabilístico: receita e tráfego são estimativas assinaladas como tal, não demonstrações financeiras.
As funcionalidades vizinhas
Mesma família, mesma superfície de produto.
De onde vêm os dados?Store Intelligence
Apenas de fontes públicas. Nada atrás de um login, nada atrás de um paywall. Qualquer loja pode sair a qualquer momento pela página de transparência.
Os valores de receita são exatos?Store Intelligence
São estimativas, marcadas como tal. Cada camada carrega o seu nível de confiança: verdade no terreno, observado ou estimado. Nunca apresentamos uma estimativa como facto.
Porque é que uma loja tem poucos dados?Store Intelligence
As lojas recém-descobertas enchem-se progressivamente. Uma primeira análise é menos profunda do que um registo já aquecido.
Como saio do grafo?Store Intelligence
Pela página de transparência, que descreve o procedimento de saída. Está aberta a qualquer loja, cliente ou não.
Para que serve na prática?Store Intelligence
O @Atlas e o servidor MCP leem o mesmo grafo que o Hub, por isso uma pesquisa transforma-se diretamente em ação na tua própria loja.
Um operador, toda a stack: a @Maya trata do calendário de email, o @Marco cura as coleções, o @Otis mantém as integrações a funcionar. Uma equipa, um só fio.
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Responsável de growth
O trabalho é feito, não apenas sugerido. O modo de voz com @Atlas transforma o ponto da manhã numa conversa. Opera.
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Proprietário da loja
O @Marco reescreve as descrições de produtos, coloca-as em fila para revisão e publica o lote aprovado, e depois a @Maya lança a campanha à volta delas. De ponta a ponta, com pontos de aprovação.
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Responsável de e-commerce
Cada ação da equipa de IA é avaliada face a dados reais do Shopify Analytics após o fecho da janela de observação. Atribuição de resultados, não impressões.
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Responsável de marketing
Scopes OAuth, registo de auditoria, créditos limitados à loja, sem dados fantasma. Os agentes trabalham dentro do admin, não à volta.
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Engenheiro
O modo de permissões decide o que é publicado sozinho e o que espera por uma pessoa. A autonomia que defines.
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Operador
Multiloja a partir de uma única consola, cada uma com os seus próprios conectores, memória e orçamento. Contexto por loja.
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Dono de agência
Uma dúvida que não está aqui?
Faz a pergunta: se voltar, entra nesta página.