DeepL vs. Google Translate: Hvilken er bedre?
Gør dit websted flersproget på 5 minutter
Ingen kortoplysninger
Fremkomsten af neural maskinoversættelse
I de senere år er maskinoversættelseskapaciteten udviklet sig hurtigt, hvor neural maskinoversættelse er blevet den mest sofistikerede teknik. Den anvender komplekse deep learning-algoritmer og kunstig intelligens til at levere automatiske oversættelser af bemærkelsesværdig høj kvalitet, der ofte matcher eller overgår menneskelige niveauer.
Neural maskinoversættelse fungerer ved at træne flerlagede neurale netværk på massive datasæt af tosproget tekst. Ved at analysere et stort antal professionelle menneskelige oversættelser kan maskinlæringsmodellerne udlede mønstre, forstå regler, forstå sproglige nuancer og bestemme optimale måder at oversætte tekst mellem ethvert sprogpar.
To af de førende tjenester, der udnytter banebrydende neurale netværk, er Google Translate og DeepL. Google Translate benytter sig af Googles proprietære neurale motor for at oversætte tekst til over 100 sprog med imponerende nøjagtighed. DeepL fokuserer intenst på præcisionsoversættelse som en konkurrencefordel. Den træner højt optimerede neurale netværk på gigantiske databaser med tosproget tekst fra institutioner som FN, hvilket gør DeepL i stand til at håndtere selv subtile nuancer med præcision.
Den konstante udvikling af maskinlæringsalgoritmer og væksten i træningsdata fortsætter med at drive hurtige forbedringer i automatiserede oversættelsesmuligheder. Neurale netværk sætter nu virksomheder i stand til omkostningseffektivt at oversætte indhold i stor skala og samtidig opretholde høj kvalitet. Dette åbner nye muligheder for organisationer til at engagere sig på globale markeder ved at lokalisere deres online tilstedeværelse.
Nøgleforskelle mellem DeepL og Google Translate
På højt niveau, mens Google Translate tilbyder bredere sprog support og større offentlig synlighed, DeepL sætter sit ry på at levere større overordnet oversættelsesnøjagtighed og kvalitet. Uafhængige tredjepartsevalueringer har fundet, at DeepL klarer sig markant bedre end Google Oversæt i head-to-head tests, der evaluerer oversættelser fra engelsk til sprog som tysk, fransk og spansk.
Denne fordel stammer sandsynligvis fra DeepL's enestående fokus på perfektion snarere end omfang. Virksomheden ser ud til at have optimeret alle aspekter af sine neurale netværk for at presse resultater af højeste kvalitet for sprogpar, som den understøtter, i stedet for at forfølge en større, men potentielt fortyndet træningstilgang på tværs af 100+ sprog som Google.
Både DeepL og Google tilbyder stort set lignende kundesupportmuligheder som online vidensbaser, fællesskabsfora og betalte virksomhedsabonnementer med forbedrede muligheder. DeepL har en mindre fordel i forbrugerområdet ved at tilbyde en selvstændig desktopapplikation til Windows og Mac, hvorimod Google Translate primært er web- og mobilbaseret. For de fleste anvendelsestilfælde forekommer de to markedsledende muligheder dog stort set sammenlignelige med hensyn til funktioner og funktionalitet, hvor DeepL har viet optimeringsindsats specifikt mod præcisionsmaskinoversættelseskvalitet. Dette giver det en fordel for brugere, der primært fokuserer på nøjagtighed.
Valg af den rigtige maskinoversættelsesmetode
At bestemme den ideelle maskinoversættelsesløsning til en bestemt virksomhed afhænger i høj grad af deres specifikke behov og prioriteter. For almindelige sprogpar som engelsk til spansk, fransk eller tysk ser DeepL bestemt ud til at have en nøjagtighedsfordel baseret på udførte undersøgelser. For mere nichesprogpar giver Googles understøttelse af over 100 sprog det dog overhånden.
I stedet for kun at låse sig fast i en enkelt udbyder, er den mest forsigtige strategi at vedtage en fleksibel, hybrid tilgang, der kombinerer flere teknologier. Til oversættelse af websteder eksemplificerer platforme som ConveyThis denne filosofi ved problemfrit at inkorporere en mangfoldig blanding af førende neurale oversættelsesmotorer, herunder både DeepL og Google Translate foruden Microsoft Translator og Yandex. Baseret på de unikke krav til hvert sprogpar og indholdstype bestemmer ConveyThis dynamisk og vælger den optimale motor, der med størst sandsynlighed vil levere den bedst mulige oversættelsesnøjagtighed og -resultat. Denne tilpasselige, betingede tilgang gør det muligt at drage fordel af hver teknologis relative styrker og samtidig minimere svagheder gennem specialisering.
De vigtigste fordele ved ConveyThis for websteder
Som en automatiseret webstedsoversættelsesplatform tilbyder ConveyThis flere unikke fordele: Problemfri integration med alle større indholdsstyringssystemer og platforme, herunder WordPress, Shopify, Wix og mere. Dette undgår kompleks brugerdefineret softwareudvikling. Automatiseret oversættelse af hele websteder, ikke kun selvstændig tekst. Løsningen gennemgår og udtrækker alt tekstindhold fra sider til lokalisering. Gennemgå og redigering kapaciteter til at forfine rå maskine output gennem menneskelig efterredigering baseret på prioriteter. API-adgang til professionelle menneskelige oversættelsestjenester til både automatiseringsblanding og specialistbehov. Automatiseret implementering af flersproget SEO-bedste praksis, herunder URL-struktur, hreflang-tags og søgemaskineindeksering. Mulighed for visuelt at forhåndsvise oversatte sider i platformens dashboard for at validere indholdsintegritet. Samarbejdsværktøjer som brugerroller og tilladelser for at lette teams og eksterne oversættere, der hjælper med at administrere webstedslokalisering. Kontinuerlig motorforbedringsovervågning og oversættelseskvalitetstest for at sikre optimale resultater over tid.
Denne strategiske fusion af forskellige neurale maskinoversættelsesteknologier suppleret med menneskelig oversættelse gør det muligt at levere professionelle, men omkostningseffektive webstedslokaliseringsfunktioner.
Succeshistorier og Use Cases til ConveyThis
Her er et par eksempler fra den virkelige verden, der fremhæver virkningen ConveyThis har leveret for kunder, der oversætter deres websteder: Et europæisk e-handelssite, der sælger luksustøj og tilbehør, brugte ConveyThis til at oversætte deres katalog med over 150 komplekse produkter til 3 sprog. Hele processen tog mindre end 15 dage fra integration til go-live. Internationale webstedsbesøg steg efterfølgende med over 400%. En global SaaS-virksomhed med en betydelig videnbase af teknisk supportindhold og ugentlige blogopdateringer fra fageksperter brugte 4+ timer om ugen på at oversætte artikler manuelt. Ved at implementere ConveyThis reducerede de oversættelsesprocestiden ned til 30 minutter, mens de øgede outputvolumen. Et førende europæisk luksusmodemærke ønskede at udvide trafikken til deres onlinemagasin rettet mod tysk læserskare. Efter at have integreret ConveyThis og automatiseret oversættelse af nye artikler, så de en stigning på 120% i tysk blogtrafik inden for 2 måneder.
De forskelligartede use cases og vertikaler understreger, hvordan webstedslokalisering gennem automatiseret maskinoversættelse kan levere en enorm værdi på tværs af brancher ved at skabe forbindelse til udenlandsk publikum.
Ekspertanbefalinger for at maksimere succes med maskinoversættelse
Mens nutidens bedste maskinoversættelsestjenester gør det muligt at opnå kvalitet i stor skala, er gennemtænkte processer og strategier stadig afgørende for at maksimere effekten. Her er vigtige ekspertanbefalinger, når du implementerer automatiseret oversættelse: Begynd med at sikre et solidt fundament af menneskelige oversættelser af høj kvalitet for mindst 30-50 kernewebsitesider pr. sprog. Dette giver neurale motorer væsentlige træningsdata til tilpasning til dit websteds terminologi og stil. Fase sprogudrulning på en gradueret måde baseret på datadrevne forretningsprioriteter og mængden af menneskeoversatte sider klar. Visse markeder kan fortjene en fokuseret initiering. Rådfør dig med flersprogede SEO-best practices, og implementer nøgleoptimeringer som hreflang-tags fra starten til indeksering. Udvid løbende menneskeoversatte sider på målrettede sprog for at forbedre maskinens nøjagtighed gennem løbende træning. Overvåg analyser for at identificere engagementsniveauer og ROI efter sprog for at vejlede investeringer. Lad data informere om prioriteringer. Forfin processer til at anmode om og administrere menneskelig oversættelse for at fokusere indsatsen på sider af høj værdi. Søg optimering. Brug både menneskelige og automatiserede kvalitetstjek til at validere output. Implementer korrektionsløkke.
Med det rette strategiske grundlag og arbejdsgange på plads bliver maskinoversættelse et skalerbart aktiv, der radikalt accelererer lanceringen af lokaliserede websteder og indhold.
Fremtiden for maskinoversættelsesteknologi
Selvom maskinoversættelsesløsninger allerede er yderst dygtige i dag, vil de uundgåeligt fortsætte med at udvikle sig og blive bedre i de kommende år, efterhånden som forskningen skrider frem. Nogle vigtige nyskabelser i horisonten omfatter: Øget kontekstuel bevidsthed ud over tekst. I stedet for blot at analysere dokumenter kan motorer inkorporere viden og metadata fra den virkelige verden for at forbedre forståelsen. Endnu mere præcis håndtering af sproglige nuancer som sentiment, tone og underforstået betydning gennem større sofistikering.
Udvidet understøttelse af mindre almindelige nichesprog ved at træne systemer i bredere data, der stammer fra kilder som Wikipedia frivillige oversættelser. Stærkere ydeevne og specialiseret færdighed inden for domæner af høj værdi som juridisk, medicinsk og teknisk skrivning gennem fokuserede datasæt. Strammere integrationer med multimedieindhold, samtalegrænseflader og taleoversættelse drevet af efterspørgselsvækst inden for video, tale og IoT. Forbedret integration i kreative arbejdsgange gennem brugervenlige redigeringsværktøjer til hurtigere human hybrid gennemgang.
Men for de fleste praktiske forretningsbrug i dag er neural maskinoversættelse allerede modnet tilstrækkeligt til at levere enestående værdi og ROI til flersproget webstedslokalisering. Med korrekt implementering er teknologien fuldt ud i stand til at drive betydelig international vækst og muligheder gennem engagement med udenlandsk publikum.
Konklusion
Sammenfattende giver nutidens førende neurale maskinoversættelsestjenester som DeepL og Google Translate et bevist middel for virksomheder til omkostningseffektivt at lokalisere websteder i betydelig skala. Ved at omfavne automatiseret oversættelse kan organisationer endelig udnytte den enorme potentielle efterspørgsel fra ikke-engelsktalende internetbrugere verden over.
Opsummer dette indlæg med:
Klar til at komme i gang?
Oversættelse, langt mere end blot at kunne sprog, er en kompleks proces.
Ved at følge vores tips og bruge ConveyThis , dine oversatte sider vil resonere med dit publikum, følelse indfødte til målsproget.
Selvom det kræver en indsats, er resultatet givende. Hvis du oversætter et websted, kan ConveyThis spare dig timer med automatiseret maskinoversættelse.
Prøv ConveyThis gratis i 3 dage!
CONVEYTHIS