Gretel Going, Presidente de Channel V Media – Serie de Entrevistas

Gretel Going, Presidente de Channel V Media, es un líder experimentado en comunicaciones y empresario que ha pasado casi dos décadas construyendo y escalando una firma de relaciones públicas global conocida por su narrativa estratégica y su impacto en los medios. Como fundadora y presidenta desde 2008, ha guiado el crecimiento de la agencia mientras contribuía activamente a la industria en general a través de membresías en la Red Internacional de Relaciones Públicas y el Consejo de Agencias de Forbes. Su carrera comenzó en el ámbito editorial y de marketing, incluyendo puestos en The Rosen Group, el Consejo de Publicaciones Personalizadas y varias publicaciones, lo que le dio una base sólida en contenido, posicionamiento de marca y relaciones con los medios que sigue moldeando su enfoque de liderazgo hoy en día.

Channel V Media es una agencia global de relaciones públicas y comunicaciones que se centra en ayudar a empresas de alto crecimiento y marcas establecidas a construir visibilidad a través de la narrativa y el compromiso estratégico con los medios. La firma es conocida por combinar las relaciones públicas tradicionales con estrategias digitales modernas, ofreciendo servicios que abarcan las relaciones con los medios, el desarrollo de contenido, el liderazgo de pensamiento y las campañas de comunicaciones integradas. Con un fuerte énfasis en resultados medibles y claridad narrativa, Channel V Media trabaja en diversas industrias como la tecnología, las finanzas y las marcas de consumo, posicionando a los clientes para destacarse en mercados competitivos mientras se adaptan al panorama mediático en constante evolución.

Fundaste Channel V Media en 2008 y la convirtiste en una firma que trabaja con empresas de tecnología de rápido crecimiento. ¿Qué señales de alerta tempranas te hicieron darte cuenta de que el control de la narrativa se convertiría en una ventaja competitiva en la era de la IA?

Hemos estado controlando narrativas para nuestros clientes a través de las relaciones públicas mucho antes de que la IA hiciera que esto fuera existencial. Cuando una empresa quiere hacer un anuncio de noticias, por ejemplo, pensamos más allá de la cobertura mediática que podemos generar y consideramos cómo podemos usar una historia de negocios básica como un vehículo para moldear la percepción del mercado de la empresa. Todo lo que hace una empresa es una oportunidad para moldear cómo se la ve y cómo sus audiencias entienden su valor. Lo que ha faltado es una forma de que todos estos microseñales se unan en una narrativa coherente que cualquier persona pueda ver de una vez, y ahora la IA ha entrado para crear esa capa de visibilidad.

Una señal de alerta temprana específica que confirmó que este tipo de control de la narrativa se convertiría en una ventaja competitiva provino de nuestro propio trabajo con clientes. En 2016, fuimos una de las primeras empresas de IA en entrar en los medios de comunicación empresariales mainstream. En ese momento, la prensa empresarial apenas había tocado el tema de la inteligencia artificial y no sabía cómo hablar de ella. (Eso parece loco ahora, pero hace solo 10 años, estábamos recibiendo respuestas de los medios que decían: “IA, ¿te refieres a Terminator?”) Nos dimos cuenta de que no solo estábamos publicitando lo que hacía nuestro cliente, sino que estábamos llevando la IA a la corriente principal y educando a los medios en el camino. La narrativa que construimos a través de los medios ganados se convirtió en la forma predeterminada en que la gente entendió no solo a nuestro cliente, sino también el potencial de la IA para las empresas en general.

Esa experiencia cristalizó algo que había sospechado desde la fundación de la firma. Cuando las empresas son deliberadas al definir sus narrativas y se centran en reforzarlas en todo lo que hacen, pueden cambiar mercados e influir en audiencias humanas. Lo que cambió con la IA es que estas narrativas ahora tienen un efecto compuesto. Las historias que se colocan, el lenguaje que se utiliza, los puntos de datos que se publican a través de cualquier tipo de marketing, todo se ingiere a los motores de IA y se convierte en el material bruto para cómo millones de personas aprenden sobre usted en el futuro. En lugar de desaparecer o desvanecerse a medida que se despliegan nuevos esfuerzos, estas cosas se convierten en la infraestructura permanente de la identidad de su marca a los ojos de los humanos y las máquinas.

Si una empresa no ha construido una narrativa clara y deliberada para sí misma y no la ha validado a través de fuentes creíbles de terceros, entonces la IA está ensamblando una para ellos a partir de los fragmentos que puede encontrar. Y esa es una situación que ninguna empresa seria debería aceptar.

Tu investigación reciente sugiere que los motores de IA dependen en gran medida de los medios ganados al construir narrativas de marca. ¿Qué revela esto sobre cómo estos sistemas evalúan realmente la credibilidad?

En nuestro informe “Tapping Into the Attention Economy“, agregamos una sección al final donde, en lugar de preguntar a los marketeros su opinión sobre dónde obtienen la información los motores de IA, les preguntamos directamente a los motores de IA. Encontramos que las fuentes de medios tradicionales cuentan directamente para cualquier cosa entre el 40% y el 60% (que redujimos conservadoramente a 43%) de lo que los motores de IA extraen al construir narrativas de marca. El contenido propiedad de la empresa contribuye alrededor del 22%, y el contenido generado por el usuario y la comunidad alrededor del 13%.

Luego fuimos un paso más allá y examinamos cómo las relaciones públicas apoyan indirectamente estas otras fuentes, y encontramos que las relaciones públicas podrían realistamente ser responsables de dar forma a hasta un 75% de las narrativas de una empresa. La buena noticia es que esto está dentro de su control.

Esto nos dice mucho sobre cómo la IA evalúa la credibilidad. Estos modelos han construido su propia jerarquía de confianza, que refleja lo que siempre han sabido los comunicadores: la validación de terceros es más pesada que la autopromoción. Cuando un periodista respetado de TechCrunch o The Wall Street Journal escribe sobre una empresa, hay un proceso de verificación editorial implícito detrás de ello. El periodista eligió cubrirlo. Un editor lo aprobó. Esa cadena de credibilidad es exactamente el tipo de señal que los motores de IA están sopesando.

La IA está haciendo básicamente lo que un comprador, inversor o socio diligente hace de forma natural: está preguntando, “¿Quién está diciendo esto sobre la empresa, y qué tan confiable es la fuente?” Las empresas que tienen una huella profunda en los medios ganados se benefician enormemente de esto porque han estado construyendo credibilidad con estos sistemas, a menudo sin darse cuenta. Las empresas que han confiado principalmente en su propio contenido y canales pagos están descubriendo que la IA da a ese contenido menos autoridad narrativa.

Cuando un modelo de IA genera una respuesta sobre una empresa, ¿qué son las señales más importantes que está sopesando detrás de escena?

A través de las auditorías de motores de IA que hemos realizado para nuestros clientes, hay algunas señales que consistentemente determinan cómo se representa a una empresa.

Los motores de IA están desproporcionadamente influenciados por la cobertura en publicaciones autorizadas y establecidas con verificación editorial. Una sola colocación en Fortune o Forbes, por ejemplo, lleva más peso narrativo que docenas de publicaciones de blog autopublicadas. Esto es una razón por la cual los medios ganados cuentan para una gran parte de las narrativas generadas por la IA.

Los motores de IA también buscan coherencia narrativa a medida que sintetizan información de todo Internet. Si su mensaje es fragmentado, por ejemplo, diferente posicionamiento en sus comunicados de prensa que en su sitio web, diferente lenguaje en su liderazgo de pensamiento que en sus entrevistas con los medios, la IA reflejará esa confusión. Las empresas que se presentan con más claridad en la IA son aquellas con narrativas disciplinadas y consistentes en todos los puntos de contacto.

La posición vaga como “líder en la industria” o “lo mejor de su clase” no da a la IA nada con qué trabajar. En cambio, los motores de IA se aferran a reclamos concretos y cuantificados. Si ha publicado un informe de datos que muestra que su plataforma procesa $1 mil millones al mes, o que su tecnología redujo la disminución minorista en un 30%, esos puntos de datos se convierten en anclados en la comprensión de la IA sobre su empresa. Y finalmente, dado que los motores de IA están actualizándose constantemente, valoran la recencia y la frecuencia. Una empresa que produce un ritmo constante de cobertura de medios ganados y liderazgo de pensamiento verá que su narrativa evoluciona y se fortalece. Una empresa que tuvo un gran ciclo de prensa hace dos años pero ha estado en silencio encontrará que la comprensión de la IA sobre ellos esEither estática o ha sido superada por competidores que están activamente poniendo nuevas señales en el mercado.

Estamos viendo que la IA se convierte en una capa de descubrimiento para decisiones tanto B2B como de consumo. ¿Cómo cambia esto el papel de las relaciones públicas en comparación con la búsqueda tradicional y las redes sociales?

Es divertido porque mucha gente acaba de empezar a ver el impacto de las relaciones públicas en el SEO tradicional. Ahora necesitamos educarlos sobre el impacto de las relaciones públicas en la visibilidad de la IA.

Con la búsqueda tradicional, el papel de las relaciones públicas es generar enlaces. Se obtiene cobertura en una publicación y ese artículo aparece en los resultados de Google (GOOGL ), que el lector aún tiene que hacer clic y evaluar por sí mismo. Con la IA, las relaciones públicas influyen en la narrativa que el lector consume. En lugar de una lista de enlaces para ordenar, el lector obtiene una respuesta completamente formada sobre quién es su empresa, qué hace y por qué es importante.

En la era de la búsqueda, un gran artículo era una victoria porque creaba un artefacto que se podía descubrir. En la era de la IA, cada pieza de medios ganados es un dato que alimenta una narrativa compuesta y evolutiva sobre su empresa. El papel de las relaciones públicas en esto es alimentar el sistema que da forma a cómo millones de personas entienden su empresa antes de que siquiera visiten su sitio web.

El 52% de los marketeros en nuestro estudio de la economía de la atención ya son conscientes de este cambio, diciendo que las relaciones públicas influyen directamente en cómo los motores de IA presentan sus empresas. Esta nueva capa de descubrimiento de la IA está dando a las relaciones públicas un efecto compuesto que la búsqueda no tiene y que las redes sociales influyen en mucha menor medida. Una historia colocada hoy no solo alcanza a la audiencia que la lee, sino que da forma a la narrativa de la IA que alcanza a todas las audiencias desde ese momento en adelante.

Muchas empresas todavía se centran mucho en el contenido propio. ¿Por qué ese enfoque es menos efectivo cuando se trata de influir en las narrativas generadas por la IA?

El contenido propio sigue siendo importante y contribuye a la comprensión de la IA sobre su empresa. Pero funciona más como evidencia de apoyo que como material fuente indiscutible. Las empresas que están mejor posicionadas en los motores de IA son aquellas en las que la narrativa de terceros y la narrativa propia cuentan una historia coherente. Cuando el lenguaje de posicionamiento de un periodista en un artículo es el mismo que aparece en su sitio web, por ejemplo, se crea una señal de refuerzo que los motores de IA captan y amplifican.

Esto se debe a que los motores de IA tienen un filtro de credibilidad, y el contenido propio se sitúa más abajo en la jerarquía que los medios ganados (los motores de IA mismos dicen que obtienen un promedio del 22% del contenido de los medios propios frente al 43% de los medios ganados). Esa es una brecha significativa.

La razón es bastante intuitiva cuando se piensa desde la perspectiva de la IA. El trabajo de un modelo de IA es dar al usuario la respuesta más creíble y útil. Si el sitio web de una empresa dice “Somos líderes en el mercado de la nube”, eso es una afirmación. Si TechCrunch escribe “Esta empresa ha surgido como una fuerza líder en la seguridad de la nube”, esa es una señal. Los motores de IA son lo suficientemente sofisticados como para distinguir entre ambas.

El riesgo para las empresas que confían demasiado en el contenido propio es que los motores de IA pueden representarlos de manera menos autorizada, o peor, dejar que los competidores con huellas más fuertes en los medios ganados definan la narrativa para toda la categoría.

Desde tu trabajo con clientes globales, ¿cuáles son los errores más comunes que cometen las marcas al intentar influir en lo que la IA dice sobre ellas?

El error más común entre las empresas nacionales e internacionales es pensar en la visibilidad de la IA como una iniciativa separada y no como algo que deben integrar en todo lo que ya están haciendo. Algunas empresas escuchan sobre la visibilidad de la IA y piensan que necesitan lanzar un proyecto “SEO de IA” dedicado. En realidad, el enfoque más efectivo es hacer que la influencia de la IA sea una lente a través de la cual ejecuten todo su programa de comunicaciones y relaciones públicas.

Otro error es poner mensajes inconsistentes o contradictorios en el mercado. Esto no significa que no puedas tener diferentes mensajes para diferentes audiencias, pero su posicionamiento central debe ser coherente. Por ejemplo, no querrás identificarte como “tecnología de marketing con 100 usuarios empresariales” en un lugar y como “tecnología de trabajo con 1.000 usuarios de pequeñas y medianas empresas” en otro. En el pasado, este tipo de comportamiento no importaba tanto porque no había una entidad única que sintetizara todo. Ahora, los motores de IA ven cada comunicado de prensa, cada artículo, cada cita de ejecutivo, cada pieza de contenido propio, y lo ensamblan en una sola narrativa. Si las piezas no se alinean, o peor, se contradicen, el resultado es una narrativa confusa o diluida que no sirve a nadie.

Callar también tendrá un efecto magnificado en los motores de IA. Vemos a empresas hacer esto después de un lanzamiento de producto o una ronda de financiación fuerte. Pero las narrativas de la IA no son estáticas, así que las empresas no pueden serlo. Si las empresas no están activamente poniendo nuevo contenido en el mercado, sus narrativas se volverán estancadas o serán reemplazadas por competidores. Hemos realizado auditorías de IA donde la posición actual de una empresa apenas se parece a cómo los motores de IA realmente la describen. Su trabajo dentro de su sector de mayor valor es prácticamente invisible, y los incumbentes legacy con tecnología obsoleta parecen más innovadores que ellos. Todo esto porque no han generado nuevos medios ganados en más de un año.

Un error final digno de mención es ignorar las publicaciones de nicho y comerciales. Muchas empresas se fijan en asegurar cobertura solo en los medios más grandes. Pero los motores de IA priorizan la autoridad temática y la especificidad de la fuente sobre el tamaño de la audiencia bruta. Hemos visto casos en los que una colocación en una publicación comercial de nicho con solo 10.000 visitantes mensuales tuvo un impacto mayor en la narrativa de la IA de un cliente que una mención en un medio de interés general más grande con 5 millones de visitantes mensuales. Esto se debe a que la publicación de nicho llevaba más peso de señal en esa categoría específica. Una publicación más pequeña con una audiencia concentrada y autorizada en su espacio puede mover realmente la aguja de la IA más que una mención breve en el New York Times.

Channel V Media enfatiza un enfoque de narrativa primero. ¿Cómo se traduce esto en un impacto medible en un entorno donde la IA está sintetizando información en lugar de simplemente clasificarla?

La IA ha hecho que el enfoque de narrativa primero que siempre ha sido central en nuestra filosofía de relaciones públicas no solo sea estratégicamente sólido, sino también mediblemente demostrable. El enfoque de narrativa primero funciona en la era de la IA porque estos modelos son fundamentalmente motores de narrativa. No clasifican páginas; sintetizan historias.

Tomemos, por ejemplo, cuando lanzamos una campaña de relaciones públicas para un cliente. Siempre la diseñamos con resultados narrativos específicos en mente. El objetivo nunca es solo “obtener cobertura”. Es “cambiar cómo se entiende a esta empresa”. Ahora podemos medir ese cambio directamente auditando los motores de IA antes y después de una campaña. Consultamos ChatGPT, Claude, Perplexity y Gemini (o otros si un cliente lo solicita) con los mismos prompts, comparamos las respuestas y rastreamos exactamente cómo ha cambiado la narrativa.

En una campaña, logramos alcanzar una alineación narrativa del 86% entre la cobertura de medios que aseguramos para ellos y la forma en que los 4 motores de IA principales hablaban sobre ellos dentro de un solo trimestre. Frases específicas que creamos fueron adoptadas al pie de la letra por las plataformas de IA y están disponibles para millones de usuarios. En otro caso, logramos que los motores de IA reflejaran nuestras narrativas de medios ganados en sus respuestas en menos de dos semanas. Estos no son métricas de marca abstractas. Son cambios concretos y observables en cómo podemos influir en cómo los motores de IA describen a nuestros clientes a millones de personas.

Si ha sido disciplinado al poner una narrativa coherente y consistente en el mercado a través de fuentes creíbles, la IA reflejará fielmente esa narrativa. Si no, la IA la ensamblará por sí misma, y es cualquier cosa lo que resulte.

¿Cómo deberían pensar las empresas sobre la descubribilidad de la IA de manera diferente a la optimización para motores de búsqueda, especialmente a medida que los grandes modelos de lenguaje se convierten en la interfaz principal para la recuperación de información?

La optimización para motores de búsqueda es sobre aumentar las posibilidades de ser encontrado, mientras que influir en la visibilidad de la IA aumenta las posibilidades de que se te entienda una vez que se te encuentra.

Con la optimización para motores de búsqueda, estás optimizando tu sitio web para clasificar para ciertas palabras clave para que la gente te encuentre y luego decida qué piensa. Con la descubribilidad de la IA, estás dando forma a la narrativa que los motores de IA cuentan sobre ti antes de que nadie haga clic. El usuario ya ha formado una impresión para cuando llega a su sitio web, asumiendo que lo visite en absoluto. En muchos casos, la respuesta de la IA es la última parada. Ese es un entorno fundamentalmente diferente.

Cómo se “alimentan” la búsqueda y los motores de IA también es diferente. La optimización para motores de búsqueda es principalmente sobre optimizar una propiedad que posees (tu sitio web) y crear enlaces de regreso a él. La descubribilidad de la IA, por otro lado, es sobre optimizar toda su huella pública. Es un esfuerzo más orientado hacia afuera que incluye todo, desde la cobertura de medios ganados, el liderazgo de pensamiento y los informes de datos hasta los comunicados de prensa, las menciones de analistas, las reseñas de clientes y las discusiones de la comunidad. Su sitio web es solo una de las muchas entradas, y a menudo no la más influyente.

Las empresas que tienen un SEO fuerte pero una huella débil de medios ganados pronto encontrarán que están en una posición incómoda. Clasifican bien en Google pero son pasados por alto o mal posicionados en las respuestas generadas por la IA. A medida que más tomadores de decisiones, especialmente en B2B y tecnología, usan motores de IA como su herramienta de investigación principal, esa brecha se convierte en un problema empresarial real. Las empresas que prosperarán son aquellas que invierten en ambos, pero que reconocen que la visibilidad de la IA requiere una estrategia narrativa que se extiende mucho más allá de lo que hacen en su propio sitio web.

¿Ves un futuro donde las empresas optimicen activamente para las salidas de la IA de la misma manera que optimizaron para los rankings de Google? ¿Cómo se vería ese ecosistema?

Esto ya está sucediendo. Lo estamos haciendo en Channel V Media hoy, y las empresas que reconocen esto temprano están obteniendo una ventaja significativa de primer movimiento.

Pero el ecosistema se ve muy diferente al de la optimización para motores de búsqueda. Con Google, la optimización era en gran parte técnica (palabras clave, metadatos, enlaces de regreso, velocidad del sitio, etc.). Con los motores de IA, la optimización es fundamentalmente dar forma a una narrativa influyendo en las fuentes que la IA extrae para contar su historia. Eso requiere un conjunto de habilidades muy diferente y navegar por un paisaje mucho más amplio. Requiere comunicaciones estratégicas, validación creíble de terceros y una comprensión de cómo los medios ganados fluyen hacia los datos de entrenamiento y los sistemas de recuperación de la IA.

Creo que veremos una disciplina emergente que se encuentra en la intersección de las relaciones públicas, la estrategia de contenido y la IA. Llamamos a eso Visibilidad de la IA. Las empresas auditarán regularmente qué dicen los motores de IA sobre ellas y sus competidores. Rastrearán cómo las iniciativas de relaciones públicas específicas cambian su narrativa de la IA. Diseñarán estrategias de comunicaciones con un impacto dual en mente: llegar a las audiencias humanas ahora y dar forma a la narrativa generada por la IA que llega a todas las audiencias desde ese momento en adelante.

Las firmas y los equipos internos que no estén pensando en esto ya se encontrarán jugando al catch-up. Y cuanto más esperen, más difícil será, porque los competidores que están activamente dando forma a las narrativas de la IA ahora están construyendo una ventaja compuesta. Todo lo que hacen está entrenando a la IA para contar su historia en lugar de la suya.

Mirando hacia adelante, ¿cómo ves la relación entre las relaciones públicas, los datos y la IA evolucionando en los próximos tres a cinco años a medida que los modelos se vuelven más autónomos en la configuración de la percepción de la marca?

Tres cosas convergerán de una manera que cambia fundamentalmente cómo las empresas piensan sobre su presencia en el mercado.

Ya estamos viendo que las relaciones públicas y la visibilidad de la IA se vuelven inseparables. Ahora, muchas empresas todavía piensan en la IA como una herramienta que usan o un tema con el que deben alinearse. Dentro de tres años, la IA será el entorno principal a través del cual se percibe su marca. Cada estrategia de medios ganados necesitará ser diseñada con los motores de IA como una audiencia central y la influencia de la respuesta de la IA como un objetivo central. Las firmas que traten las relaciones públicas y la descubribilidad de la IA como corrientes de trabajo separadas serán superadas por aquellas que ya las han integrado.

El contenido seguirá siendo una moneda, pero los datos propiedad de la empresa se convertirán en el activo más valioso en las comunicaciones. Ahora, cada empresa tiene acceso a las mismas herramientas y puede producir cantidades interminables de contenido. Pero no todas las empresas pueden producir investigación y datos originales, lo que es una de las razones por las que están rápidamente convirtiéndose en una fuente principal de diferenciación. Los motores de IA aman los datos específicos y citables porque les dan algo concreto para referenciar. Las empresas que invierten en publicar investigación propiedad (piense en informes de mercado, datos de referencia, encuestas originales) tendrán una ventaja estructural en las narrativas impulsadas por la IA.

La medición finalmente se volverá más tangible en las relaciones públicas y las comunicaciones. Ya podemos rastrear cómo los lugares de medios ganados individuales cambian las narrativas de la IA, qué artículos se citan, qué frases se adoptan y con qué rapidez la nueva cobertura se refleja en las respuestas de la IA. En los próximos años, esto se convertirá en una práctica estándar. Las empresas medirán las relaciones públicas no solo en términos de impresiones o recuentos de clips que no saben qué hacer con ellos. Más bien, medirán la participación de la narrativa de la IA: qué parte de lo que la IA dice sobre su categoría se ve moldeada por su contenido en comparación con el de sus competidores.

Los medios tradicionales de control de la percepción de la marca serán reemplazados por la IA que crea autónomamente las narrativas de las empresas. No puedes comprar tu camino en una narrativa de la IA como puedes comprar un anuncio de Google. Tienes que ganártelo a través de cobertura creíble, mensajes consistentes y autoridad genuina. El resultado es un mundo que recompensa los fundamentos de las buenas relaciones públicas, y donde las empresas que no están activamente dando forma a su narrativa de la IA están dejando que las masas piensen sobre ellas al azar.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Channel V Media.