Entrevistas
Gretel Going, Presidente da Channel V Media – Série de Entrevistas

Gretel Going, Presidente da Channel V Media, é uma líder de comunicações experiente e empreendedora que passou quase duas décadas construindo e escalando uma firma de relações públicas global conhecida por sua estratégia de storytelling e impacto midiático. Como Fundadora e Presidente desde 2008, ela guiou o crescimento da agência enquanto contribuía ativamente para a indústria mais ampla por meio de associações na International Public Relations Network e no Forbes Agency Council. Sua carreira começou em editorial e marketing, incluindo posições no The Rosen Group, no Custom Publishing Council e em várias publicações, dando-lhe uma base sólida em conteúdo, posicionamento de marca e relações midiáticas que continua a moldar sua abordagem de liderança hoje.
Channel V Media é uma agência global de relações públicas e comunicações que se concentra em ajudar empresas de alto crescimento e marcas estabelecidas a construir visibilidade por meio de storytelling e engajamento midiático estratégico. A firma é conhecida por combinar PR tradicional com estratégias digitais modernas, oferecendo serviços que abrangem relações midiáticas, desenvolvimento de conteúdo, liderança de pensamento e campanhas de comunicações integradas. Com um forte ênfase em resultados mensuráveis e clareza narrativa, a Channel V Media trabalha em várias indústrias, como tecnologia, finanças e marcas de consumo, posicionando os clientes para se destacarem em mercados competitivos enquanto se adaptam ao paisagem midiático em constante evolução.
Você fundou a Channel V Media em 2008 e a construiu em uma firma que trabalha com empresas de tecnologia de rápido crescimento. Quais foram os primeiros sinais que a fizeram perceber que o controle narrativo se tornaria uma vantagem competitiva na era da IA?
Nós temos controlado narrativas para os clientes por meio de PR muito antes de a IA tornar isso existencial. Quando uma empresa deseja fazer um anúncio de notícias, por exemplo, pensamos além da cobertura midiática de face-value que podemos gerar e consideramos como podemos usar uma história de negócios básica como um veículo para moldar a percepção de mercado da empresa. Tudo o que uma empresa faz é uma oportunidade para moldar como ela é vista e como seu público entende seu valor. O que faltava era uma maneira para que todos esses micro-sinais se tornassem uma narrativa coesa que qualquer pessoa possa ver de uma vez, e agora a IA entrou para criar essa camada de visibilidade.
Um sinal específico cedo que confirmou que esse tipo de controle narrativo se tornaria uma vantagem competitiva veio do nosso próprio trabalho com clientes. Em 2016, fomos uma das primeiras empresas de IA a entrar na mídia de negócios mainstream. Na época, a imprensa de negócios havia mal tocado em inteligência artificial e não sabia como falar sobre isso. (Isso parece louco agora, mas apenas 10 anos atrás, estávamos recebendo respostas de veículos de mídia dizendo: “IA? Você quer dizer como o Terminator?”) Percebemos então que não estávamos apenas divulgando o que nosso cliente fazia – estávamos levando a IA para o mainstream e educando a mídia ao longo do caminho. A narrativa que construímos por meio de mídia ganha se tornou a forma padrão como as pessoas entendiam não apenas nosso cliente, mas também o potencial da IA para as empresas em geral.
Essa experiência cristalizou algo que eu suspeitava desde a fundação da firma. Quando as empresas são deliberadas em definir suas narrativas e focadas em reforçá-las em tudo o que fazem, elas podem mudar mercados e influenciar audiências humanas. O que mudou com a IA é que essas narrativas agora têm um efeito composto. As histórias que você coloca, a linguagem que você usa, os pontos de dados que você coloca lá por meio de qualquer tipo de marketing – tudo isso é ingerido por motores de IA e se torna o material bruto para como milhões de pessoas aprendem sobre você em frente.
Se uma empresa não construiu uma narrativa clara e deliberada para si mesma e a validou por meio de fontes terceiras credíveis, então a IA está montando uma para elas a partir de qualquer fragmento que possa encontrar. E essa é uma situação que nenhuma empresa séria deve aceitar.
Sua pesquisa recente sugere que os motores de IA dependem fortemente da mídia ganha quando constroem narrativas de marca. O que isso revela sobre como esses sistemas avaliam a credibilidade?
Em nosso relatório “Tapping Into the Attention Economy“, adicionamos uma seção no final onde, em vez de pedir opiniões de marketing sobre onde os motores de IA obtêm suas informações, perguntamos diretamente aos motores de IA. Descobrimos que as fontes de mídia tradicionais respondem por cerca de 40 – 60% (que reduzimos para 43%) do que os motores de IA usam para construir narrativas de marca. O conteúdo de propriedade da empresa contribui com cerca de 22%, e o conteúdo gerado pelo usuário e pela comunidade contribui com cerca de 13%.
Em seguida, fomos um passo além e examinamos como o PR indiretamente apoia essas outras fontes e descobrimos que o PR poderia realisticamente ser responsável por moldar até 75% das narrativas da empresa. A boa notícia é que isso está dentro do controle delas.
Isso nos diz muito sobre como a IA avalia a credibilidade. Esses modelos construíram sua própria hierarquia de confiança, que espelha o que os comunicadores sempre souberam: a validação de terceiros tem mais peso do que a autopromoção. Quando um jornalista respeitado do TechCrunch ou do Wall Street Journal escreve sobre uma empresa, há um processo de verificação editorial implícito por trás disso. O jornalista escolheu cobrir. Um editor aprovou. Essa cadeia de credibilidade é exatamente o tipo de sinal que os motores de IA estão pesando.
A IA está essencialmente fazendo em escala o que um comprador, investidor ou parceiro diligente faz naturalmente: está perguntando, “Quem está dizendo isso sobre a empresa e quão confiável é a fonte?” As empresas que têm uma pegada profunda na mídia ganha se beneficiam enormemente disso porque elas vêm construindo credibilidade com esses sistemas – muitas vezes sem sequer perceber. As empresas que confiaram principalmente em seu próprio conteúdo e canais pagos estão descobrindo que a IA dá a esse conteúdo menos autoridade narrativa.
Quando um modelo de IA gera uma resposta sobre uma empresa, quais são os sinais mais importantes que ele está pesando por trás dos panos?
Ao longo das auditorias de motores de IA que realizamos para nossos clientes, há alguns sinais que consistentemente determinam como uma empresa é representada.
Os motores de IA são desproporcionalmente influenciados pela cobertura em publicações autorizadas, estabelecidas e verificadas editorialmente. Uma colocação única na Fortune ou Forbes, por exemplo, carrega mais peso narrativo do que dezenas de posts de blog auto-publicados. Isso é um dos motivos pelos quais a mídia ganha conta para uma grande parcela das narrativas geradas por IA.
Os motores de IA também procuram consistência narrativa à medida que sintetizam informações de toda a internet. Se sua mensagem é fragmentada – digamos, posicionamento diferente em seus comunicados à imprensa do que em seu site, linguagem diferente em seu pensamento de liderança do que em suas entrevistas midiáticas – a IA refletirá essa confusão. As empresas que aparecem mais claramente na IA são aquelas com narrativas disciplinadas e consistentes em todos os pontos de contato.
Posicionamento vago como “líder do setor” ou “melhor da classe” similarmente não dá à IA nada com que trabalhar. Em vez disso, os motores de IA se agarram a alegações concretas e quantificadas. Se você publicou um relatório de dados mostrando que sua plataforma processa $1 bilhão por mês, ou que sua tecnologia reduziu o shrinkage varejista em 30%, esses pontos de dados se tornam ancorados na compreensão da IA sobre sua empresa. E, finalmente, como os motores de IA estão constantemente atualizando, eles valorizam a recência e a frequência. Uma empresa que produz um ritmo constante de cobertura de mídia ganha e pensamento de liderança verá sua narrativa evoluir e se fortalecer. Uma empresa que teve um grande ciclo de imprensa há dois anos, mas ficou quieta, encontrará que a compreensão da IA sobre ela é ou estável ou foi superada por concorrentes que estão ativamente colocando novos sinais no mercado.
Estamos vendo a IA se tornar uma camada de descoberta para tanto decisões B2B quanto de consumo. Como isso muda o papel das relações públicas em comparação com a busca tradicional e as mídias sociais?
É engraçado porque muitas pessoas estão apenas começando a ver o impacto das relações públicas na busca tradicional. Agora precisamos educá-las sobre o impacto das relações públicas na visibilidade da IA.
Com a busca tradicional, o papel das relações públicas é gerar links. Você é coberto em uma publicação e esse artigo aparece nos resultados do Google (GOOGL ), que o leitor ainda precisa clicar e avaliar por conta própria. Com a IA, as relações públicas influenciam a narrativa que o leitor consome. Em vez de uma lista de links para ordenar, o leitor obtém uma resposta completamente formada sobre quem é sua empresa, o que ela faz e por que é importante.
Na era da busca, um grande artigo era uma vitória porque criava um artefato descobrível. Na era da IA, cada peça de mídia ganha é um ponto de dados que alimenta uma narrativa composta em evolução sobre sua empresa. O papel das relações públicas é alimentar o sistema que molda como milhões de pessoas entendem sua empresa antes mesmo de visitarem seu site.
Cinquenta e dois por cento dos marketers em nosso estudo da Economia da Atenção já estão cientes disso, dizendo que as relações públicas influenciam diretamente como os motores de IA apresentam suas empresas. Essa nova camada de descoberta da IA está dando às relações públicas um efeito composto que a busca não tem e as mídias sociais influenciam em um grau muito menor. Uma história colocada hoje não apenas atinge o público que a lê, mas também molda a narrativa da IA que atinge todos os públicos a partir daí.
Muitas empresas ainda se concentram fortemente em conteúdo de propriedade. Por que essa abordagem é menos eficaz quando se trata de influenciar narrativas geradas por IA?
O conteúdo de propriedade ainda é importante e contribui para a compreensão da IA sobre sua empresa. Mas ele funciona mais como evidência de apoio do que como material-fonte indiscutível. As empresas que estão melhor posicionadas nos motores de IA são aquelas em que a narrativa de terceiros e a narrativa de propriedade contam uma história consistente. Quando um artigo de jornalista usa a mesma linguagem de posicionamento que aparece em seu site, por exemplo, isso cria um sinal reforçador que os motores de IA capturam e amplificam.
Isso é porque os motores de IA têm um filtro de credibilidade, e o conteúdo de propriedade está mais baixo na hierarquia do que a mídia ganha (os próprios motores de IA dizem que obtêm cerca de 22% do conteúdo de propriedade versus 43% da mídia ganha). Essa é uma lacuna significativa.
O motivo é bastante intuitivo quando você pensa sobre isso da perspectiva da IA. O trabalho de um modelo de IA é dar ao usuário a resposta mais credível e útil. Se o site de uma empresa diz “Nós somos líderes de mercado em segurança em nuvem”, isso é uma alegação. Se o TechCrunch escreve “Essa empresa emergiu como uma força líder em segurança em nuvem”, isso é um sinal. Os motores de IA são sofisticados o suficiente para distinguir entre os dois.
O risco para as empresas que confiam demais no conteúdo de propriedade é que os motores de IA podem representá-las de forma menos autoritativa – ou pior, permitir que concorrentes com uma pegada mais forte de mídia ganha definam a narrativa para toda a categoria.
De seu trabalho com clientes globais, quais são os erros mais comuns que as marcas cometem ao tentar influenciar o que a IA diz sobre elas?
O erro mais comum entre as empresas nacionais e internacionais é pensar na visibilidade da IA como uma iniciativa separada e independente, em vez de algo que precisa ser incorporado em tudo o que já estão fazendo. Algumas empresas ouvem falar sobre a visibilidade da IA e pensam que precisam lançar um projeto dedicado de “SEO da IA”. Na realidade, a abordagem mais eficaz é fazer com que a influência da IA seja uma lente através da qual você executa todo o seu programa de comunicações e relações públicas.
Outro erro é colocar mensagens inconsistentes ou contraditórias no mercado. Isso não significa que você não possa ter mensagens diferentes para diferentes audiências, mas sua posição básica deve ser consistente. Por exemplo, você não quer estar lá fora identificando-se como uma “tecnologia de marketing com 100 usuários empresariais” em um lugar e como uma “tecnologia de trabalho com 1.000 usuários de pequenas e médias empresas” em outro. No passado, esse tipo de comportamento não importava muito porque não havia uma entidade única sintetizando tudo. Agora, os motores de IA estão vendo cada comunicado à imprensa, cada artigo, cada citação de executivo, cada peça de conteúdo de propriedade – e montando tudo em uma narrativa única. Se as peças não se encaixam ou, pior, se contradizem, o resultado é uma narrativa confusa ou diluída que não serve a ninguém.
Ficar quieto também terá um efeito amplificado nos motores de IA. Vemos empresas fazerem isso após um lançamento de produto forte ou uma rodada de financiamento. Mas as narrativas da IA não são estáticas, então as empresas não podem ser também. Se as empresas não estão ativamente colocando novo conteúdo no mercado, suas narrativas ou se tornarão estagnadas ou serão sobrepostas por concorrentes. Realizamos auditorias de IA onde a posição atual de uma empresa quase não se assemelha à forma como os motores de IA realmente a descrevem. Seu trabalho dentro de seu setor de maior valor é virtualmente invisível, e os incumbentes legados com tecnologia desatualizada parecem mais inovadores do que eles. Tudo isso porque não geraram nova mídia ganha em mais de um ano.
Um erro final digno de nota é ignorar publicações de nicho e setor. Muitas empresas se fixam em obter cobertura apenas nos maiores veículos. Mas os motores de IA priorizam a autoridade tópica e a especificidade da fonte sobre o tamanho bruto da audiência. Vimos casos em que uma colocação em uma publicação de nicho de setor com apenas 10.000 visitantes mensais teve um impacto maior na narrativa da IA de um cliente do que uma menção em um veículo de interesse geral muito maior com 5 milhões de visitantes mensais. Isso ocorre porque a publicação de nicho carregava mais peso de sinal nessa categoria específica. Um veículo menor com uma audiência concentrada e autoritária em seu espaço pode na verdade mover a agulha da IA mais do que uma menção breve em um veículo maior.
A Channel V Media enfatiza uma abordagem de narrativa em primeiro lugar. Como isso se traduz em impacto mensurável em um ambiente onde a IA está sintetizando informações em vez de apenas classificá-las?
A IA tornou a abordagem de narrativa em primeiro lugar que sempre foi fundamental para nossa filosofia de relações públicas não apenas estrategicamente sólida, mas mensuravelmente comprovada. A abordagem de narrativa em primeiro lugar funciona na era da IA porque esses modelos são fundamentalmente motores de narrativa. Eles não classificam páginas; eles sintetizam histórias.
Pegue, por exemplo, quando lançamos uma campanha de relações públicas para um cliente. Sempre a projetamos com resultados narrativos específicos em mente. O objetivo nunca é apenas “obter cobertura”. É “mudar como essa empresa é entendida”. Podemos agora medir essa mudança diretamente auditando os motores de IA antes e após uma campanha. Consultamos o ChatGPT, Claude, Perplexity e Gemini (ou outros se um cliente solicitar) com os mesmos prompts, comparamos as respostas e rastreamos exatamente como a narrativa mudou.
Em uma campanha, conseguimos alcançar 86% de alinhamento narrativo – entre a cobertura de mídia que obtivemos para eles e a forma como os 4 principais motores de IA estavam falando sobre eles – dentro de um único trimestre. Frases específicas que criamos foram adotadas literalmente pelas plataformas de IA e estão disponíveis para milhões de usuários. Em outro caso, conseguimos que os motores de IA refletissem nossas narrativas de mídia ganha em suas respostas em menos de duas semanas. Esses não são métricos de marca abstratos. São mudanças concretas e observáveis em como podemos influenciar como os motores de IA descrevem nossos clientes para milhões de pessoas.
Se você foi disciplinado em colocar uma narrativa coerente e consistente no mercado por meio de fontes credíveis, a IA refletirá fielmente essa narrativa. Se você não o fez, a IA montará algo por conta própria, e é uma questão de sorte o que o resultado será.
Como as empresas devem pensar sobre a descoberta da IA de forma diferente do SEO, especialmente à medida que os grandes modelos de linguagem se tornam a interface principal para a recuperação de informações?
O SEO é sobre aumentar as chances de ser encontrado, enquanto influenciar sua visibilidade da IA aumenta as chances de ser entendido uma vez que você é encontrado.
Com o SEO, você está otimizando seu site para classificar para palavras-chave específicas para que as pessoas possam encontrá-lo e então decidir o que pensam. Com a descoberta da IA, você está moldando a narrativa que os motores de IA contam sobre você antes que alguém clique. O usuário já formou uma impressão antes de chegar ao seu site, supondo que ele o visite. Em muitos casos, a resposta da IA é a parada final. Isso é um ambiente fundamentalmente diferente.
Como a busca e os motores de IA são “alimentados” também é diferente. O SEO é principalmente sobre otimizar uma propriedade que você possui (seu site) e criar backlinks para ele. A descoberta da IA, por outro lado, é sobre otimizar toda a sua pegada pública. É um esforço mais orientado para fora que inclui tudo, desde cobertura de mídia ganha, liderança de pensamento e relatórios de dados até comunicados à imprensa, menções de analistas, avaliações de clientes e discussões da comunidade. Seu site é apenas uma entrada entre muitas e, muitas vezes, não a mais influente.
As empresas que têm um forte SEO, mas uma pegada de mídia ganha fraca, encontrarão cada vez mais que estão em uma posição desconfortável. Elas classificam bem no Google, mas são ignoradas ou mal posicionadas em respostas geradas por IA. À medida que mais tomadores de decisão, especialmente em B2B e tecnologia, usam motores de IA como sua principal ferramenta de pesquisa, essa lacuna se torna um problema de negócios real. As empresas que prosperarão são aquelas que investem em ambos, mas reconhecem que a visibilidade da IA requer uma estratégia de narrativa que se estende muito além do que fazem em seu próprio site.
Você vê um futuro onde as empresas ativamente otimizam para saídas de IA da mesma forma que otimizam para classificações do Google? Qual seria o aspecto desse ecossistema?
Isso já está acontecendo. Estamos fazendo isso na Channel V Media hoje, e as empresas que reconhecem isso cedo estão obtendo uma vantagem significativa de primeiro movimento.
Mas o ecossistema parece muito diferente do SEO. Com o Google, a otimização era largamente técnica (palavras-chave, metadados, backlinks, velocidade do site, etc.). Com os motores de IA, a otimização é fundamentalmente moldar uma narrativa influenciando as fontes que a IA usa para contar sua história. Isso requer um conjunto de habilidades muito diferente e navegar por um paisagem muito mais amplo. Isso requer comunicações estratégicas, validação de terceiros credível e uma compreensão de como a mídia ganha flui para os dados de treinamento da IA e os sistemas de recuperação.
Acredito que veremos uma disciplina emergente que se situa na interseção das relações públicas, estratégia de conteúdo e IA. Chamamos isso de Visibilidade da IA. As empresas regularmente auditarão o que os motores de IA dizem sobre elas e seus concorrentes. Elas rastrearão como iniciativas específicas de relações públicas mudam sua narrativa da IA. Elas projetarão estratégias de comunicações com impacto duplo em mente: alcançar audiências humanas agora e moldar a narrativa gerada por IA que atinge todas as audiências a partir daí.
As firmas e equipes internas que não estão pensando nisso ainda encontrarão que estão jogando catch-up. E quanto mais esperam, mais difícil se torna, porque os concorrentes que estão ativamente moldando narrativas da IA agora estão construindo uma vantagem composta. Tudo o que fazem é treinar a IA para contar a história deles em vez da sua.
Olhando para o futuro, como você vê a relação entre relações públicas, dados e IA evoluindo nos próximos três a cinco anos à medida que os modelos se tornam mais autônomos em moldar a percepção da marca?
Três coisas vão convergir de uma maneira que fundamentalmente muda como as empresas pensam sobre sua presença no mercado.
Já estamos vendo as relações públicas e a visibilidade da IA se tornarem inseparáveis. Agora, muitas empresas ainda pensam na IA como uma ferramenta que elas usam ou um tópico com o qual elas devem se alinhar. Dentro de três anos, a IA será o ambiente principal pelo qual sua marca é percebida. Toda estratégia de mídia ganha precisará ser projetada com os motores de IA como uma audiência central e a influência da resposta da IA como um objetivo central. As firmas que tratam as relações públicas e a descoberta da IA como fluxos de trabalho separados serão superadas por aquelas que os integraram.
O conteúdo continuará a ser uma moeda, mas os dados proprietários se tornarão o ativo mais valioso nas comunicações. Agora, todas as empresas têm acesso às mesmas ferramentas e podem produzir quantidades ilimitadas de conteúdo. Mas nem todas as empresas podem produzir dados e pesquisas originais, o que é uma das razões pelas quais eles estão se tornando rapidamente a principal fonte de diferenciação. Os motores de IA amam dados específicos e citáveis porque isso lhes dá algo concreto para se referir. As empresas que investem em publicar pesquisas proprietárias (pense em relatórios de mercado, dados de benchmark, pesquisas originais) terão uma vantagem estrutural nas narrativas impulsionadas por IA.
A medição finalmente se tornará mais tangível nas relações públicas e comunicações. Já podemos rastrear como colocação de relações públicas específica muda as narrativas da IA – quais artigos são citados, quais frases são adotadas e quão rapidamente a nova cobertura é refletida nas respostas da IA. Nos próximos anos, isso se tornará prática padrão. As empresas medirão as relações públicas não apenas em termos de impressões ou contagens de cliques que elas não sabem como usar. Em vez disso, elas medirão a participação da narrativa da IA – quanto do que a IA diz sobre sua categoria é moldado por seu conteúdo versus o de seus concorrentes.
Os meios tradicionais de controlar a percepção da marca serão substituídos por IA que cria narrativas das empresas de forma autônoma. Você não pode comprar seu caminho para uma narrativa da IA do mesmo jeito que pode comprar um anúncio do Google. Você precisa ganhá-la por meio de cobertura de mídia ganha credível, mensagens consistentes e autoridade genuína. O resultado é um mundo que recompensa os fundamentos das boas relações públicas, e onde as empresas que não estão ativamente moldando sua narrativa da IA estão deixando o que as massas pensam sobre elas ao acaso.
Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar Channel V Media.












