Brandomètre, la technique de compréhension du langage naturel d'Airbnb, quantifie la perception de la marque à partir de données de médias sociaux. Il mesure la perception de la marque en calculant la proximité des mots avec "Airbnb" en utilisant des embeddings de mots et une similarité cosinus. Les données sont nettoyées et traitées pour atténuer l'impact du bruit et de la rareté. Différents modèles d'embeddings de mots sont explorés, avec DeBERTa qui obtient les meilleurs résultats avec de petits ensembles de données. Pour stabiliser les scores, des techniques de moyenne et de classement sont employées. Les scores calibrés sont évalués en utilisant des métriques telles que la variance moyenne sur différentes périodes (AVADP). Brandomètre s'est avéré utile pour l'analyse sectorielle, l'identification des perceptions émergentes et le suivi de l'impact des campagnes. Les améliorations futures incluent une segmentation de contenu améliorée et une fondation de données renforcée. En capturant les perceptions de la marque à partir des médias sociaux, Brandomètre fournit des informations précieuses pour améliorer les expériences client.