Maskinoversettelse setter rakettfart på e-handeloperasjoner. Henger nettsiden din med?
I dag er e-handel den rådende strategien for virksomheter som ønsker å bygge opp en internasjonal kundebase.
Virksomheter som håper å kunne ta en snarvei til det globale markedet via e-handel, vil imidlertid raskt oppdage at det kreves mer enn nettilgang til varene for å nå de internasjonale kundene.
For at en nettbutikk skal kunne oppnå mer enn bare overfladisk innpass i andre land, er det avgjørende å overvinne språkbarrierer.
Oversettelse for e-handel – en utfordring
Å tilpasse en nettbutikk for et internasjonalt publikum handler om langt mer enn å bare oversette selve produktbeskrivelsene.
Tekniske spesifikasjoner, annonsering og ofte stilte spørsmål må også lokaliseres for målmarkedet. I tillegg kommer annet innhold, som vilkår og betingelser, menyene og alle trinn i betalingsprosessene – fra innholdet i handlekurven til betalingsbekreftelsen.
Metataggene er også noe som må vurderes, det vil si den skjulte teksten som vanligvis jobber bak kulissene for å sørge for at nettsiden blir funnet av søkemotorene: tittelen, beskrivelsen og nøkkelordene.
Hele kundereisen må gjenskapes som om den opprinnelig var utformet for målgruppen din.
Dette får deg kanskje til å føle at e-handel ikke er en fullt så enkel vei til å erobre globale markeder som du hadde håpet på. Tenk da på de potensielle gevinstene ved å lokalisere nettbutikken til hvert enkelt marked: et stort og varig oppsving i omsetningen.
Å oversette nettbutikken din er derfor en god idé – men innebærer også mye jobb hvis du ønsker å få maksimalt igjen for investeringen.
Og hvis dette nye trinnet i arbeidsprosessen din forlenger produktenes tid til markedet, må du stille deg følgende spørsmål: er det verdt det?
Viktigheten av å komme raskt på markedet
Selv om kvaliteten er vesentlig for å sikre varig suksess, er det noe som er enda viktigere i konkurransen om markedsandeler: å være raskt ute. Det er ikke alltid det beste produktet som vinner. Det er produktet som kommer raskest ut på markedet, som vinner kappløpet om kundene.
Ved å redusere time-to-market-sykluser for oversettelse sikrer man at produktene kan distribueres på mange språk raskere og i større volumer. Langsommere time-to-market-sykluser medfører derimot senere lanseringsdato, som igjen gir forsinket og redusert salg, nettopp fordi virksomheten din har måttet gi tapt for konkurrenter som har handlet raskere.
Tradisjonelle oversettelsesmetoder, hvor arbeidet utføres av menneskelige oversettere, kjemper med å holde tritt med det økende presset om å levere stadig raskere.
Hvordan kan så en raskt voksende e-handelsvirksomhet tilfredsstille kundenes krav på deres eget språk? Svaret ligger i automatisk oversettelse, også kjent som maskinoversettelse.
Bruk av maskinoversettelse for å oppnå raskere time-to-market
I de siste årene er det utviklet programvareløsninger som oversetter tekst til et annet språk ved hjelp av avanserte innlæringsfunksjoner som sikrer et mer sofistikert «menneskelig» og flytende språk.
Moderne systemer for automatisk oversettelse kan konvertere tekst samtidig som de gjenkjenner og bevarer en virksomhets unike stil og tone. Menneskelige oversettere har fortsatt en rolle i prosessen, men automatisk oversettelse bidrar til at arbeidet går betydelig raskere.
I løpet av årene har tre rådende metoder innen automatisk oversettelse blitt tilgjengelige: regelbasert, statistisk og nevral.
Regelbasert maskinoversettelse (RBMT), som oppstod på 1970-tallet, er utformet rundt et omfattende sett med manuelt skapte ordlisteoversettelser og grammatiske regler. Selv om denne metoden er effektiv, har språket en tendens til å bli noe mekanisk i stilen.
I statistisk maskinoversettelse (SMT) benyttes en mer avansert tilnærming basert på eksisterende oversatte setninger hentet fra tekster mennesker har oversatt for store globale organisasjoner over mange år, f.eks. FN, WHO, EU og Verdensbanken. Når denne omfattende databasen av tidligere, godkjente oversettelser blir presentert for ny tekst til oversettelse, blir teksten evaluert ved hjelp av statistiske sannsynlighetsmodeller for å utarbeide den mest logiske oversettelsen.
Nevral maskinoversettelse (NMT), som ble utviklet på midten av 2010-tallet, samler inn kunnskap ved å søke seg frem til mønstre i kildematerialet – ikke ulikt måten en barnehjerne ville gjøre det på – og setter det hele sammen bit for bit. Når et nevralt nettverk brukes i oversettelse, tar det i bruk all tilegnet kunnskap om ord, fraser og setninger det har vært borti tidligere, for å finne frem til den mest sannsynlige tolkningen – ett ord, og deretter en sekvens av ord, om gangen.
Nevrale nettverk er utformet med viktige driftsfunksjoner plassert i nettverkets endepunkt, i stedet for i sentrale knutepunkt. Dette gir mye raskere leveringshastigheter og mer effektiv utnyttelse av minnet enn ved bruk av SMT. Setninger blir stort sett oversatt flytende, med forståelse for uformelt og formelt språk, og behovet for redigering etter oversettelse har vist seg å være 25 % lavere enn med SMT.
Fordi dette systemet baserer seg på læring ved erfaring, er nøyaktigheten i den oversatte teksten avhengig av mengden og kvaliteten til tidligere innlagte data.
Detaljhandelen må tilpasse seg
For at en e-handelsvirksomhet skal blomstre må virksomhetene oversette og tilpasse online-innholdet sitt slik at de kan tilby en markedsoptimert handleopplevelse og holde tritt med stadig skiftende kundekrav. Summa Linguæ Technologies tar dette et skritt videre, med et system som omgår behovet for oversettelse, ved å starte prosessen allerede når innholdet opprettes. Lea Backhurst, Managing Director Nordics for Summa Linguæ Technologies, forklarer:
«Vi tar utgangspunkt i et sett med viktige produktfunksjoner – som farge, størrelse og materialer – og genererer automatisk en original produktbeskrivelse på de språkene som kunden trenger. Det finnes altså ikke noen opprinnelig tekst å oversette, alle språkversjonene opprettes parallelt.»
Økt hastighet og kvalitet, samtidig som kostnadene minimeres, gir potensielt høyere avkastning på investeringer og motiverer e-handelsvirksomheter til å se etter enda smartere løsninger.
Mennesker vil alltid ha en funksjon å fylle, men i kampen mellom menneske og maskin, er det en kjensgjerning at det er de automatiske systemene som hjelper e-handelsvirksomheter med å vinne kappløpet til markedet.