Skymel geht Recherche aus der entgegengesetzten Richtung einer Suchmaschine an. Statt einer Linkliste beschreibst du ein Ziel — wo eine Technologie zu echtem Geschäft wird, welche Agenturen welche Art von Arbeit gewinnen — und Mel sucht die Mikrosignale, die zeigen, was tatsächlich passiert. Er liest Quellen so unterschiedlicher Art wie LinkedIn-Posts, Stellenanzeigen, öffentliche Einreichungen, Reddit-Threads, Forschungsarbeiten, GitHub-Repositories, Konferenzvorträge, Earnings Calls, Patentanmeldungen und Firmenwebsites.
Sobald diese Fragmente gesammelt sind, klärt Mel das Wer, Was, Wo und Wann hinter jedem einzelnen und verknüpft sie über verschiedene Namen und Quellen hinweg. Das Ergebnis ist ein Wissensgraph, der um dein ursprüngliches Ziel statt um ein Stichwort organisiert ist. Da der Graph Entitäten und Ereignisse über die Zeit verfolgt, kann Mel zeigen, welche Beziehungen stärker werden und welche Aussagen in die entgegengesetzte Richtung weisen.
Der Graph wird dann zur Eingabe für drei Ergebnisse: Intelligence-Reports, die erklären, was eine Entwicklung verursacht, individuelle Datensätze aus den gefundenen Entitäten und Beziehungen sowie Monitoring, das die kleinsten relevanten Veränderungen erkennt. Er richtet sich an Research-, Strategie- und Go-to-Market-Teams statt an Gelegenheitsnutzer, und Untersuchungen beginnen bei 150 US-Dollar.
