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。