DeepL vs. Google Translate: Was ist besser?
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Der Aufstieg der neuronalen maschinellen Übersetzung
In den letzten Jahren haben sich die Möglichkeiten der maschinellen Übersetzung rasant weiterentwickelt, wobei sich die neuronale maschinelle Übersetzung als die ausgefeilteste Technik herausgestellt hat. Es nutzt komplexe Deep-Learning-Algorithmen und künstliche Intelligenz, um bemerkenswert hochwertige automatisierte Übersetzungen zu liefern, die oft dem menschlichen Niveau entsprechen oder dieses sogar übertreffen.
Bei der neuronalen maschinellen Übersetzung werden mehrschichtige neuronale Netze anhand riesiger Datensätze zweisprachiger Texte trainiert. Durch die Analyse einer großen Anzahl professioneller menschlicher Übersetzungen können die Modelle des maschinellen Lernens Muster ableiten, Regeln erfassen, sprachliche Nuancen verstehen und optimale Wege zur Textübersetzung zwischen beliebigen Sprachpaaren ermitteln.
Zwei der führenden Dienste, die modernste neuronale Netze nutzen, sind Google Translate und DeepL. Google Translate nutzt die proprietäre neuronale Engine von Google, um Text mit beeindruckender Genauigkeit in über 100 Sprachen zu übersetzen. DeepL konzentriert sich intensiv auf Präzisionsübersetzungen als Wettbewerbsvorteil. Es trainiert hochoptimierte neuronale Netze auf riesigen Datenbanken mit zweisprachigen Texten von Institutionen wie den Vereinten Nationen und ermöglicht es DeepL, selbst subtile Nuancen präzise zu verarbeiten.
Die ständige Weiterentwicklung der Algorithmen für maschinelles Lernen und die Zunahme der Trainingsdaten führen weiterhin zu raschen Verbesserungen der automatisierten Übersetzungsmöglichkeiten. Mithilfe neuronaler Netze können Unternehmen jetzt Inhalte in großem Maßstab kostengünstig übersetzen und dabei eine hohe Qualität beibehalten. Dies eröffnet Unternehmen neue Möglichkeiten, sich durch die Lokalisierung ihrer Online-Präsenz auf globalen Märkten zu engagieren.
Wichtige Unterschiede zwischen DeepL und Google Translate
Während Google Translate eine breitere Sprachunterstützung und größere öffentliche Sichtbarkeit bietet , setzt DeepL auf die höhere Gesamtgenauigkeit und -qualität seiner Übersetzungen. Unabhängige Evaluierungen durch Dritte haben ergeben, dass DeepL in direkten Vergleichstests bei Übersetzungen aus dem Englischen in Sprachen wie Deutsch, Französisch und Spanisch deutlich besser abschneidet als Google Translate .
Dieser Vorteil ist wahrscheinlich darauf zurückzuführen, dass DeepL den Fokus eher auf Perfektion als auf Umfang legt. Das Unternehmen scheint jeden Aspekt seiner neuronalen Netze optimiert zu haben, um die hochwertigsten Ergebnisse für die unterstützten Sprachpaare zu erzielen, anstatt wie Google einen größeren, aber möglicherweise verwässerten Trainingsansatz für mehr als 100 Sprachen zu verfolgen.
DeepL hat im Verbraucherbereich einen kleinen Vorsprung, da es eine eigenständige Desktop-Anwendung für Windows und Mac anbietet, während Google Translate hauptsächlich web- und mobilbasiert ist. Für die meisten Anwendungsfälle scheinen die beiden marktführenden Optionen jedoch in Bezug auf Merkmale und Funktionalität weitgehend vergleichbar zu sein, wobei DeepL Optimierungsbemühungen speziell auf die Qualität präziser maschineller Übersetzungen ausgerichtet hat. Dies verschafft dem Unternehmen einen Vorteil für Benutzer, die sich hauptsächlich auf Genauigkeit konzentrieren.
Den richtigen maschinellen Übersetzungsansatz wählen
Die Wahl der idealen maschinellen Übersetzungslösung für ein bestimmtes Unternehmen hängt stark von den jeweiligen Anforderungen und Prioritäten ab. Bei gängigen Sprachpaaren wie Englisch-Spanisch, Französisch oder Deutsch hat DeepL laut durchgeführten Studien sicherlich einen Genauigkeitsvorteil. Bei Nischensprachenpaaren hat Google jedoch die Nase vorn, da es über 100 Sprachen unterstützt.
Anstatt sich auf einen einzigen Anbieter festzulegen, ist ein flexibler, hybrider Ansatz, der mehrere Technologien kombiniert, die beste Strategie. Für die Website-Übersetzung veranschaulichen Plattformen wie ConveyThis diese Philosophie, indem sie nahtlos eine vielfältige Mischung führender neuronaler Übersetzungsmodule integrieren, darunter DeepL und Google Translate sowie Microsoft Translator und Yandex. Basierend auf den individuellen Anforderungen jedes Sprachpaars und Inhaltstyps ermittelt und wählt ConveyThis dynamisch die optimale Engine aus, die höchstwahrscheinlich die bestmögliche Übersetzungsgenauigkeit und das bestmögliche Ergebnis liefert. Dieser anpassbare, bedingte Ansatz ermöglicht es, die relativen Stärken jeder Technologie zu nutzen und gleichzeitig Schwächen durch Spezialisierung zu minimieren.
Die wichtigsten Vorteile von ConveyThis für Websites
Als automatisierte Website-Übersetzungsplattform bietet ConveyThis mehrere einzigartige Vorteile: Nahtlose Integration mit allen wichtigen Content-Management-Systemen und Plattformen, einschließlich WordPress, Shopify, Wix und mehr. Dadurch wird die komplexe Entwicklung individueller Software vermieden. Automatisierte Übersetzung ganzer Websites, nicht nur einzelner Texte. Die Lösung crawlt und extrahiert sämtliche Textinhalte von Seiten zur Lokalisierung. Überprüfungs- und Bearbeitungsfunktionen zur Verfeinerung der maschinellen Rohausgaben durch menschliche Nachbearbeitung basierend auf Prioritäten. API-Zugriff auf professionelle menschliche Übersetzungsdienste sowohl für Automatisierungsmischung als auch für spezielle Anforderungen. Automatisierte Implementierung mehrsprachiger Best Practices für SEO, einschließlich URL-Struktur, hreflang-Tags und Suchmaschinenindexierung. Möglichkeit zur visuellen Vorschau übersetzter Seiten im Plattform-Dashboard, um die Inhaltsintegrität zu überprüfen. Tools für die Zusammenarbeit wie Benutzerrollen und -berechtigungen zur Unterstützung von Teams und externen Übersetzern bei der Verwaltung der Website-Lokalisierung. Kontinuierliche Überwachung der Engine-Verbesserung und Tests der Übersetzungsqualität zur Sicherstellung optimaler Ergebnisse im Laufe der Zeit.
Diese strategische Fusion verschiedener neuronaler maschineller Übersetzungstechnologien, ergänzt durch menschliche Übersetzung, ermöglicht die Bereitstellung professioneller und dennoch kostengünstiger Website-Lokalisierungsfunktionen.
Erfolgsgeschichten und Anwendungsfälle für ConveyThis
Hier sind einige Beispiele aus der Praxis, die die Wirkung von ConveyThis für Kunden verdeutlichen, die ihre Websites übersetzen: Eine europäische E-Commerce-Site, die Luxusbekleidung und -accessoires verkauft, übersetzte mit ConveyThis ihren Katalog mit über 150 komplexen Produkten in drei Sprachen. Der gesamte Prozess dauerte von der Integration bis zur Liveschaltung weniger als 15 Tage. Die internationalen Website-Besuche stiegen anschließend um über 400 %. Ein globales SaaS-Unternehmen mit einer umfangreichen Wissensdatenbank mit Inhalten zum technischen Support und wöchentlichen Blog-Updates von Fachexperten verbrachte über 4 Stunden pro Woche mit der manuellen Übersetzung von Artikeln. Durch die Implementierung von ConveyThis konnte die Übersetzungszeit auf 30 Minuten reduziert und gleichzeitig das Ausgabevolumen erhöht werden. Eine führende europäische Luxusmodemarke wollte den Verkehr zu ihrem auf deutsche Leser ausgerichteten Online-Magazin steigern. Nach der Integration von ConveyThis und der Automatisierung der Übersetzung neuer Artikel verzeichnete das Unternehmen innerhalb von zwei Monaten einen Anstieg des deutschen Blog-Verkehrs um 120 %.
Die vielfältigen Anwendungsfälle und Branchen unterstreichen, wie die Website-Lokalisierung mittels automatisierter maschineller Übersetzung branchenübergreifend einen enormen Mehrwert bieten kann, indem sie eine Verbindung zu ausländischen Zielgruppen herstellt.
Expertenempfehlungen zur Maximierung des Erfolgs maschineller Übersetzungen
Während die heutigen erstklassigen maschinellen Übersetzungsdienste das Erreichen von Qualität in großem Maßstab ermöglichen, sind durchdachte Prozesse und Strategien nach wie vor von entscheidender Bedeutung für die Maximierung der Wirkung. Hier sind die wichtigsten Empfehlungen von Experten für die Implementierung automatisierter Übersetzungen: Sorgen Sie zunächst für eine solide Grundlage qualitativ hochwertiger menschlicher Übersetzungen für mindestens 30–50 zentrale Website-Seiten pro Sprache.. Dadurch erhalten neuronale Engines wichtige Trainingsdaten für die Anpassung an die Terminologie und den Stil Ihrer Website.. Führen Sie die Spracheneinführung schrittweise ein, basierend auf datengesteuerten Geschäftsprioritäten und der Menge der fertigen, von Menschen übersetzten Seiten.. Bestimmte Märkte verdienen möglicherweise eine gezielte Einführung. Informieren Sie sich über mehrsprachige SEO-Best Practices und implementieren Sie von Anfang an wichtige Optimierungen wie Hreflang-Tags für die Indexierung. Erweitern Sie die von Menschen übersetzten Seiten in den Zielsprachen kontinuierlich, um die maschinelle Genauigkeit durch fortlaufendes Training zu verbessern.. Überwachen Sie Analysen, um das Engagementniveau und den ROI nach Sprache zu ermitteln und so Investitionen zu steuern. Lassen Sie Daten Prioritäten bestimmen. Verfeinern Sie die Prozesse für die Anforderung und Verwaltung menschlicher Übersetzungen, um den Aufwand auf Seiten mit hohem Wert zu konzentrieren.. Suchen Sie nach Optimierung. Nutzen Sie sowohl menschliche als auch automatisierte Qualitätsprüfungen, um die Ausgabe zu validieren. Korrekturschleife implementieren.
Mit der richtigen strategischen Grundlage und den richtigen Arbeitsabläufen wird die maschinelle Übersetzung zu einem skalierbaren Asset, das die Einführung lokalisierter Websites und Inhalte deutlich beschleunigt.
Die Zukunft der maschinellen Übersetzungstechnologie
Obwohl maschinelle Übersetzungslösungen heute schon sehr leistungsfähig sind, werden sie sich in den kommenden Jahren mit fortschreitender Forschung zwangsläufig weiterentwickeln und verbessern. Einige der wichtigsten Innovationen, die sich am Horizont abzeichnen, sind: Verbessertes Kontextbewusstsein über den Text hinaus. Anstatt nur Dokumente zu analysieren, können Engines reales Wissen und Metadaten integrieren, um das Verständnis zu verbessern. Noch genauere Verarbeitung sprachlicher Nuancen wie Stimmung, Tonfall und implizite Bedeutung durch höhere Komplexität.
Erweiterte Unterstützung für weniger verbreitete Nischensprachen durch Training der Systeme anhand umfassenderer Daten aus Quellen wie freiwilligen Übersetzungen von Wikipedia. Stärkere Leistung und Fachkompetenz in hochwertigen Bereichen wie juristischem, medizinischem und technischem Schreiben durch fokussierte Datensätze. Engere Integration mit Multimedia-Inhalten, Konversationsschnittstellen und Sprachübersetzung aufgrund der wachsenden Nachfrage in den Bereichen Video, Sprache und IoT. Verbesserte Integration in kreative Arbeitsabläufe durch benutzerfreundliche Bearbeitungstools für eine schnellere menschliche Hybridüberprüfung.
Für die meisten praktischen Anwendungsfälle in der Wirtschaft ist die neuronale maschinelle Übersetzung jedoch bereits so weit ausgereift, dass sie bei der mehrsprachigen Website-Lokalisierung einen außergewöhnlichen Mehrwert und ROI bietet. Bei richtiger Implementierung ist die Technologie durchaus in der Lage, durch die Ansprache ausländischer Zielgruppen signifikantes internationales Wachstum und Chancen zu schaffen.
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die besten neuronalen maschinellen Übersetzungsdienste von heute wie DeepL und Google Translate Unternehmen eine bewährte Möglichkeit bieten, Websites in großem Umfang kostengünstig zu lokalisieren. Durch den Einsatz automatisierter Übersetzungen können Unternehmen endlich die enorme potenzielle Nachfrage nicht englischsprachiger Internetnutzer weltweit erschließen.
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