网站多语种的翻译方案，之前的文章有分享过很多方法，加上最近有了一些新的经验总结，所以这篇文章继续聊聊这个话题。
对于网站的多语种翻译方案，主要的点在于前期的技术架构，与运营过程中的文案翻译。
就拿我们使用比较多的 WordPress 举例，这种 CMS 系统的多语种翻译方案，在技术架构的选择上余地并不大。
因为所有东西基本都由系统固定下来了，我们能决定的无非就是使用哪款多语种翻译插件，以及到底是采用子目录方案还是采用子域名方案。
所以这种 CMS 系统网站做多语种翻译，处理起来就比较简单。直接花钱买插件，然后通过一定的设置集成到自己的网站上便好了。
稍微难一点的，便是纯粹通过编程语言写出来的网站，在多语种的处理上需要兼顾的东西就比较多了。
比如我最近在通过 Next.js 写程序化 SEO 站点，会发现在处理这种纯代码站点的多语种翻译时，难度就要比 WordPress 复杂不少。因为过程中我不仅需要自己去做技术选型，甚至过程中的很多小细节都需要自己动手。
其实技术选型这块的问题好解决，无非就是多尝试多犯错多调研。而过程中的文案翻译，则更值得我们花精力关注。
目前这种多语种的翻译方案主要有两种，其一是集成翻译平台的 API 进行自动化翻译，其二是自己采集素材库并训练 AI 协助进行文案翻译。
对于第一种方案，现在市面上的解决方案很多。比如大家比较常用的，使用 DeepL API 集成到自己的网站上，然后当访问对应链接的小语种版本时，便会自动将整个网页翻译完并保存下来。
至于 API 从哪里来，最简便的方式便是直接在某平台上花几块钱买一个便好了，成本低廉使用方便。
但是说实话，这种集成第三方 API 进行自动化翻译的方案，其最终的翻译文案效果大多差强人意。所以如果你对这块的要求不高，那选择这种方案肯定没问题。
但如果对翻译的质量有比较高的要求，目前比较完善的一个方案便是使用 AI 进行反思翻译。
关于反思翻译的流程，之前也有写文章集中介绍过相关的流程，且互联网上也有非常多的逻辑介绍，有兴趣的朋友自己搜索了解下。
至于模型的选择，建议用目前市面主流的 AI 模型的最新版，并利用准备好的素材库交代翻译背景，这种做出来的效果更好一点。
且我最近看资讯时，发现某国内大厂也在做这块的产品。比如上图提到的这款 AI 翻译工具，目前支持 15 种语言的翻译，且可以通过上下文理解，以及文化背景与行业术语理解，来输出更精准的小语种文案。
那有兴趣的朋友可以用起来试试，直接用那几个经典的翻译案例，去综合测试下各款工具的优劣势，再决定要在自己的实际工作环境中采用哪种方案。
