DeepL versus Google Translate: machinevertaaldiensten vergelijken
De opkomst van neurale machinevertaling
De afgelopen jaren zijn de mogelijkheden voor machinevertaling snel vooruitgegaan, waarbij neurale machinevertaling de meest geavanceerde techniek is geworden. Het maakt gebruik van complexe deep learning-algoritmen en kunstmatige intelligentie om geautomatiseerde vertalingen van opmerkelijk hoge kwaliteit te leveren die vaak het menselijke niveau evenaren of zelfs overtreffen.
Neurale machinevertaling werkt door meerlaagse neurale netwerken te trainen op enorme datasets met tweetalige tekst. Door grote aantallen professionele menselijke vertalingen te analyseren, kunnen de machine learning-modellen patronen afleiden, regels begrijpen, taalkundige nuances begrijpen en optimale manieren bepalen om tekst tussen elk talenpaar te vertalen.
Twee van de toonaangevende services die gebruik maken van geavanceerde neurale netwerken zijn Google Translate en DeepL. Google Translate maakt gebruik van de eigen neurale engine van Google om tekst met indrukwekkende nauwkeurigheid in meer dan 100 talen te vertalen. DeepL richt zich intensief op precisievertaling als concurrentievoordeel. Het traint sterk geoptimaliseerde neurale netwerken op gigantische databases met tweetalige tekst van instellingen als de Verenigde Naties, waardoor DeepL zelfs subtiele nuances met precisie kan verwerken.
De voortdurende vooruitgang van machine learning-algoritmen en de groei van trainingsgegevens blijven zorgen voor snelle verbeteringen in de geautomatiseerde vertaalmogelijkheden. Neurale netwerken stellen bedrijven nu in staat om inhoud op kosteneffectieve wijze op grote schaal te vertalen, terwijl de hoge kwaliteit behouden blijft. Dit ontsluit nieuwe mogelijkheden voor organisaties om deel te nemen aan mondiale markten door hun online aanwezigheid te lokaliseren.
Belangrijkste verschillen tussen DeepL en Google Translate
Op hoog niveau, terwijl Google Translate bredere taalondersteuning en grotere publieke zichtbaarheid biedt, zet DeepL zijn reputatie in op het leveren van een grotere algehele nauwkeurigheid en kwaliteit van vertalingen. Uit onafhankelijke evaluaties van derden is gebleken dat DeepL aanzienlijk beter presteert dan Google Translate in rechtstreekse tests waarbij vertalingen uit het Engels naar talen als Duits, Frans en Spaans worden geëvalueerd.
Dit voordeel komt waarschijnlijk voort uit de bijzondere focus van DeepL op perfectie in plaats van op reikwijdte. Het bedrijf lijkt elk aspect van zijn neurale netwerken te hebben geoptimaliseerd om resultaten van de hoogste kwaliteit eruit te persen voor de taalparen die het ondersteunt, in plaats van een grotere maar potentieel verwaterde trainingsaanpak na te streven in meer dan 100 talen zoals Google.
Zowel DeepL als Google bieden grotendeels vergelijkbare opties voor klantenondersteuning, zoals online kennisbanken, communityforums en betaalde ondernemingsabonnementen met verbeterde mogelijkheden. DeepL heeft een kleine voorsprong op de consumentenmarkt door een zelfstandige desktopapplicatie voor Windows en Mac aan te bieden, terwijl Google Translate voornamelijk web- en mobielgebaseerd is. Voor de meeste gebruiksscenario's lijken de twee marktleidende opties echter in grote lijnen vergelijkbaar wat betreft functies en functionaliteit, waarbij DeepL optimalisatie-inspanningen heeft besteed die specifiek gericht zijn op de kwaliteit van nauwkeurige machinevertalingen. Dit geeft het een voorsprong voor gebruikers die voornamelijk op nauwkeurigheid zijn gericht.
De juiste aanpak voor machinevertaling kiezen
Het bepalen van de ideale machinevertaaloplossing voor een bepaald bedrijf hangt sterk af van hun specifieke behoeften en prioriteiten. Voor gangbare talencombinaties zoals Engels naar Spaans, Frans of Duits lijkt DeepL op basis van uitgevoerde onderzoeken zeker een nauwkeurigheidsvoordeel te hebben. Voor meer nichetalencombinaties geeft Google's ondersteuning voor meer dan 100 talen echter de overhand.
In plaats van zich te beperken tot slechts één enkele aanbieder, is de meest verstandige strategie het hanteren van een flexibele, hybride aanpak die meerdere technologieën combineert. Voor websitevertaling illustreren platforms als ConveyThis deze filosofie door naadloos een gevarieerde mix van toonaangevende neurale vertaalmachines te integreren, waaronder zowel DeepL als Google Translate, naast Microsoft Translator en Yandex. Op basis van de unieke vereisten van elk talenpaar en elk inhoudstype bepaalt en selecteert ConveyThis op dynamische wijze de optimale engine die het meest waarschijnlijk de best mogelijke vertaalnauwkeurigheid en het best mogelijke resultaat oplevert. Deze aanpasbare, voorwaardelijke aanpak maakt het mogelijk te profiteren van de relatieve sterke punten van elke technologie, terwijl de zwakke punten door specialisatie worden geminimaliseerd.
De belangrijkste voordelen van ConveyThis voor websites
Als geautomatiseerd platform voor websitevertaling biedt ConveyThis verschillende unieke voordelen: Naadloze integratie met alle belangrijke contentmanagementsystemen en -platforms, waaronder WordPress, Shopify, Wix en meer. Dit vermijdt complexe maatwerksoftwareontwikkeling. Geautomatiseerde vertaling van volledige websites, niet alleen op zichzelf staande tekst. De oplossing crawlt en extraheert alle tekstinhoud van pagina's voor lokalisatie. Bekijk- en bewerkingsmogelijkheden om onbewerkte machine-uitvoer te verfijnen via menselijke nabewerking op basis van prioriteiten. API-toegang tot professionele menselijke vertaaldiensten voor zowel automatiseringsmenging als specialistische behoeften. Geautomatiseerde implementatie van meertalige SEO-best practices, waaronder URL-structuur, hreflang-tags en zoekmachine-indexering. Mogelijkheid om visueel een voorbeeld van vertaalde pagina's te bekijken binnen het platformdashboard om de integriteit van de inhoud te valideren. Samenwerkingstools zoals gebruikersrollen en machtigingen om teams en externe vertalers te helpen bij het beheren van websitelokalisatie. Continue monitoring van de motorverbetering en testen van de vertaalkwaliteit om in de loop van de tijd optimale resultaten te garanderen.
Deze strategische samensmelting van diverse neurale machinevertaaltechnologieën, aangevuld met menselijke vertalingen, maakt het mogelijk om professionele maar kosteneffectieve websitelokalisatiemogelijkheden te bieden.
Succesverhalen en gebruiksscenario's voor ConveyThis
Hier zijn een paar voorbeelden uit de praktijk die de impact benadrukken die ConveyThis heeft opgeleverd voor klanten die hun websites vertalen: Een Europese e-commercesite die luxe kleding en accessoires verkoopt, gebruikte ConveyThis om hun catalogus van meer dan 150 complexe producten in 3 talen te vertalen. Het hele proces duurde minder dan 15 dagen, van integratie tot livegang. Het internationale websitebezoek steeg vervolgens met ruim 400%. Een wereldwijd SaaS-bedrijf met een aanzienlijke kennisbasis van inhoud voor technische ondersteuning en wekelijkse blogupdates van vakexperts besteedde meer dan vier uur per week aan het handmatig vertalen van artikelen. Door ConveyThis te implementeren, hebben ze de vertaaltijd teruggebracht tot 30 minuten, terwijl het outputvolume is toegenomen. Een toonaangevend Europees luxe modemerk wilde het verkeer naar zijn onlinemagazine uitbreiden en zich richten op het Duitse lezerspubliek. Na de integratie van ConveyThis en het automatiseren van de vertaling van nieuwe artikelen zagen ze binnen twee maanden een toename van 120% in het Duitse blogverkeer.
De uiteenlopende gebruiksscenario's en branches onderstrepen hoe websitelokalisatie door middel van geautomatiseerde machinevertaling enorme waarde kan opleveren in verschillende sectoren door verbinding te maken met een buitenlands publiek.
Aanbevelingen van experts voor het maximaliseren van het succes van machinevertalingen
Hoewel de beste machinevertaaldiensten van vandaag de dag het mogelijk maken om kwaliteit op grote schaal te bereiken, blijven doordachte processen en strategie essentieel voor het maximaliseren van de impact. Hier zijn de belangrijkste aanbevelingen van deskundigen bij het implementeren van geautomatiseerde vertaling: Begin met het zorgen voor een solide basis van hoogwaardige menselijke vertalingen voor ten minste 30 tot 50 kernwebsitepagina's per taal. Dit levert essentiële trainingsgegevens voor neurale motoren die kunnen worden aangepast aan de terminologie en stijl van uw site. Faseer de taalimplementatie stapsgewijs op basis van datagestuurde bedrijfsprioriteiten en het grote aantal door mensen vertaalde pagina's. Bepaalde markten kunnen een gerichte initiatie verdienen. Raadpleeg meertalige best practices voor SEO en implementeer vanaf het begin belangrijke optimalisaties zoals hreflang-tags voor indexatie. Breid voortdurend door mensen vertaalde pagina's uit in doeltalen om de machinenauwkeurigheid te verbeteren door middel van voortdurende training. Monitor analyses om betrokkenheidsniveaus en ROI per taal te identificeren om investeringen te begeleiden. Laat data prioriteiten stellen. Verfijn de processen voor het aanvragen en beheren van menselijke vertalingen, zodat u zich kunt concentreren op waardevolle pagina's. Zoek naar optimalisatie. Gebruik zowel menselijke als geautomatiseerde kwaliteitscontroles om de output te valideren. Correctieslus implementeren.
Met de juiste strategische basis en workflows wordt machinevertaling een schaalbare troef die de lancering van gelokaliseerde websites en inhoud radicaal versnelt.
De toekomst van machinevertaaltechnologie
Hoewel ze vandaag de dag al zeer capabel zijn, zullen oplossingen voor automatische vertaling de komende jaren onvermijdelijk blijven evolueren en verbeteren naarmate het onderzoek vordert. Enkele belangrijke innovaties die op stapel staan, zijn onder meer: Een groter contextueel bewustzijn dat verder gaat dan alleen tekst. In plaats van alleen documenten te analyseren, kunnen zoekmachines kennis en metadata uit de echte wereld integreren om het begrip te verbeteren. Nog nauwkeuriger omgaan met taalkundige nuances zoals sentiment, toon en impliciete betekenis door meer verfijning.
Uitgebreide ondersteuning voor minder gebruikelijke nichetalen door systemen te trainen op basis van bredere gegevens afkomstig uit bronnen zoals vrijwillige vertalingen van Wikipedia. Betere prestaties en gespecialiseerde vaardigheid in hoogwaardige domeinen zoals juridisch, medisch en technisch schrijven door middel van gerichte datasets. Nauwere integraties met multimedia-inhoud, conversatie-interfaces en spraakvertaling, aangedreven door de groei van de vraag naar video, spraak en IoT. Verbeterde integratie in creatieve workflows via gebruiksvriendelijke bewerkingstools voor snellere menselijke hybride beoordeling.
Voor de meeste praktische zakelijke toepassingen van vandaag is neurale machinevertaling echter al voldoende ontwikkeld om uitzonderlijke waarde en ROI te leveren voor meertalige websitelokalisatie. Met de juiste implementatie is de technologie volledig in staat om aanzienlijke internationale groei en kansen te stimuleren door betrokkenheid bij een buitenlands publiek.
Conclusie
Samenvattend kunnen we stellen dat de beste neurale machinevertaaldiensten van dit moment, zoals DeepL en Google Translate, bedrijven een bewezen middel bieden om op kosteneffectieve wijze websites op substantiële schaal te lokaliseren. Door geautomatiseerde vertalingen te omarmen kunnen organisaties eindelijk inspelen op de enorme potentiële vraag van niet-Engelssprekende internetgebruikers over de hele wereld.
Klaar om te beginnen?
Vertalen is, veel meer dan alleen het kennen van talen, een complex proces.
Door onze tips te volgen en ConveyThis te gebruiken, zullen uw vertaalde pagina's resoneren met uw publiek en zich native voelen in de doeltaal.
Hoewel het inspanning vergt, is het resultaat de moeite waard. Als u een website vertaalt, kan ConveyThis u uren besparen met geautomatiseerde machinevertaling.
Probeer ConveyThis 7 dagen gratis!
