Samodzielnie stworzyć czy kupić? Szczere spojrzenie na procesy tłumaczenia stron internetowych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji

Debata na temat tego, czy należy wykorzystywać sztuczną inteligencję do tłumaczenia stron internetowych, dobiegła końca. Modele oparte na sztucznej inteligencji pozwalają szybko i tanio tworzyć dobre wersje robocze, zwłaszcza gdy połączy się je z weryfikacją i wytycznymi dotyczącymi marki.

Teraz pojawia się nowe pytanie: czy samodzielnie stworzyć proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji, korzystając z agenta takiego jak Claude, czy też zapłacić za dedykowane narzędzie tłumaczeniowe typu SaaS?

W tym artykule przedstawiono rzetelne porównanie obu metod. Dowiesz się, jak wyglądają procesy tłumaczeniowe oparte na samodzielnym wdrażaniu rozwiązań oraz na specjalnie zaprojektowanych systemach opartych na sztucznej inteligencji, co się sprawdza, a co nie, oraz jak wybrać odpowiednie rozwiązanie.

Jak wygląda dobry proces tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Zarówno podejście oparte na agentach, jak i podejście SaaS do tłumaczenia zasadniczo opierają się na podobnym schemacie.

Uwaga: Agentic AI nie ogranicza się jedynie do udzielania odpowiedzi na pytania. Rozwiązuje zadania związane z tłumaczeniem krok po kroku, wywołując interfejsy API, zapisując pliki i podejmując samodzielne decyzje.

Niezależnie od tego, które z nich wybierzesz, Twoje rozwiązanie będzie musiało realizować podobny zestaw zadań.

Poniższa tabela przedstawia, jak wygląda dobrze zorganizowany proces tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji:

Chociaż większość procesów tłumaczenia opartych na sztucznej inteligencji opiera się na podobnym podejściu, mogą one znacznie różnić się pod względem czasu opracowania, nakładu pracy związanego z utrzymaniem oraz kosztów. Na końcu artykułu znajdziesz wskazówki, które pomogą Ci wybrać najlepsze narzędzie do tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji.

Czy można samodzielnie stworzyć proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji?

Tak. Jeśli masz smykałkę do technologii (lub masz w zespole kogoś, kto ją ma), możesz stworzyć proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji, wykorzystując silnik tłumaczeniowy, narzędzie do kodowania, takie jak Claude Code, oraz kilka interfejsów API.

Poniżej przedstawiono ogólny zarys tego, co jest potrzebne do stworzenia od podstaw procesu opartego na sztucznej inteligencji.

1. Przygotuj treści do tłumaczenia

Treści z Twojej strony muszą znajdować się w miejscu, z którego silnik tłumaczeniowy, taki jak DeepL, będzie mógł je odczytać.

Jeśli korzystasz ze strony stworzonej na zamówienie, Twoje treści znajdują się w plikach związanych z internacjonalizacją (i18n). Istnieje kilka frameworków i18n, między innymi:

• I18next
• Next-intl
• Vue-i18n
• LinguiJS

Jeśli jednak korzystasz z WordPressa, Shopify lub Webflow, treści będziesz pobierać za pośrednictwem API – właśnie to obejmuje przepływ pracy w n8n opisany w kroku 3.

2. Skonfiguruj dostęp do API za pomocą silnika tłumaczeniowego

Załóż konto w serwisie tłumaczeniowym, takim jak DeepL, Google Cloud Translation lub Microsoft Translator.

Wygeneruj dane uwierzytelniające API, których Twój przepływ pracy będzie używał do wysyłania tekstu i odbierania tłumaczeń.

3. Napisz skrypt lub skorzystaj z platformy do koordynacji opartej na sztucznej inteligencji

Korzystając z narzędzia do kodowania, takiego jak Claude Code, możesz stworzyć skrypt, który odczytuje plik źródłowy, wysyła nieprzetłumaczone ciągi znaków do interfejsu API Twojego silnika i zapisuje wyniki z powrotem.

Skrypt będzie wyglądał mniej więcej tak:

‍

Nawet jeśli korzystasz z Claude’a, nadal będziesz potrzebować doświadczenia w pisaniu kodu. Wynika to z faktu, że będziesz musiał przetestować skrypt i zweryfikować wynik – w razie potrzeby kierując Claude’em, aby wprowadził zmiany.

Można też skorzystać z platformy do koordynacji procesów opartych na sztucznej inteligencji, takiej jak n8n, aby w sposób wizualny stworzyć przepływ pracy z wykorzystaniem gotowych połączeń z platformami CMS i silnikami tłumaczeniowymi.

Jak wyjaśnia ten użytkownik Reddita, można stworzyć proces, który:

• Pobiera treści produktów, opisy i metadane (w tym pola RankMath) zWooCommerce.
• Wysyła te fragmenty do wybranego przez Ciebie interfejsu API tłumaczenia opartego na sztucznej inteligencji (OpenAI, Gemini, Deepseek itp.).
• Pobiera przetłumaczoną treść i zapisuje ją z powrotem w odpowiednich polach/wpisach/produktach.
• Obsługuje sprawdzanie błędów, ponowne próby wykonania oraz śledzenie statusu zadań realizowanych na dużą skalę.

4. Utwórz wyzwalacz, aby zautomatyzować przebieg procesu

Aby zautomatyzować proces tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji, należy utworzyć zdarzenie wyzwalające.

Często stosowanym rozwiązaniem jest użycie akcji GitHub Action, która uruchamia się za każdym razem, gdy zmienią się pliki i18n. Alternatywnie można skorzystać z webhooka, który uruchamia się po opublikowaniu nowych treści w systemie CMS.

5. Optymalizacja wyników za pomocą SEO

Problem z modelami tłumaczeniowymi opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak DeepL i Google Translate, polega na tym, że nie optymalizują one tłumaczeń pod kątem wielojęzycznego SEO ani GEO (optymalizacji pod kątem silników generatywnych).

Problem ten można częściowo rozwiązać, przeprowadzając analizę słów kluczowych dostosowaną do danego rynku. Interfejs API do analizy słów kluczowych i wyników wyszukiwania (SERP), taki jak DataForSEO, pozwala zidentyfikować terminy, których Twoja grupa docelowa faktycznie szuka na poszczególnych rynkach – a które często różnią się od bezpośredniego tłumaczenia angielskich słów kluczowych.

Zanim proces tłumaczenia się rozpocznie, wykorzystaj wyniki tych badań do stworzenia słownika preferowanych terminów lokalnych, a następnie uwzględnij go w wytycznych tłumaczeniowych, aby tekst docelowy od samego początku zawierał sformułowania dostosowane do lokalnego rynku. Jest to czynność wykonywana ręcznie, ale poprawia ona skuteczność przetłumaczonych stron w lokalnych wynikach wyszukiwania.

Co może pójść nie tak w przypadku procesów opartych na samodzielnej realizacji?

Nawet jeśli dysponujesz umiejętnościami technicznymi pozwalającymi na stworzenie własnego procesu tłumaczeniowego, istnieje kilka potencjalnych problemów, które należy rozwiązać.

Niewłaściwie przeprowadzone wielojęzyczne działania SEO mogą uniemożliwić Twojej witrynie osiągnięcie wysokich pozycji w wynikach wyszukiwania

Tłumaczenie strony internetowej na inny język to dopiero początek. Trzeba również podjąć odpowiednie kroki, aby docelowi odbiorcy mogli znaleźć Twoją stronę zarówno w Google, jak i – w coraz większym stopniu – w modelach LLM, które polecają marki w czatach.

W procesach tłumaczeniowych opartych na podejściu agentowym często pojawiają się trudności z uwzględnieniem technicznych aspektów SEO i GEO, które pomagają wyszukiwarkom i platformom opartym na sztucznej inteligencji w wyszukiwaniu, indeksowaniu i przywoływaniu treści w języku odpowiednim dla każdego użytkownika.

Zadania te obejmują:

• Publikowanie treści w strukturze adresów URL umożliwiają cej indeksowanie i przeszukiwanie.
• Prawidłowe wdrożenie tagów hreflang, które informują wyszukiwarki, jaką wersję językową należy wyświetlić poszczególnym użytkownikom.
• Tłumaczenie i publikowanie metadanych, w tym tytułów stron i opisów wyświetlanych w wynikach wyszukiwania.

Rozwiązanie tych problemów ma kluczowe znaczenie dla dalszego sukcesu Twojej wielojęzycznej witryny. Z przeprowadzonej Weglot analizy 1,3 miliona wyników wyszukiwania wynika, że przetłumaczone strony internetowe osiągają nawet o 327% większą widoczność w przeglądy AI Overviews Google przeglądy AI Overviews witryny jednojęzyczne.

Procesy mogą pomijać ciągi dynamiczne i ukryte

Nowoczesne strony internetowe są pełne dynamicznego tekstu i ukrytych ciągów znaków, które często umykają uwadze plików i18n oraz silników tłumaczeniowych.

Przykłady to między innymi:

• Przyciski zachęcające do działania
• Okienka wyskakujące
• Kopia wtyczki innej firmy
• Procesy realizacji transakcji

Wyobraź sobie, że tłumaczysz swój sklep internetowy na język hiszpański, ale proces realizacji zamówienia pozostawiasz w języku angielskim. Takie doświadczenie raczej nie zachęci hiszpańskojęzycznych klientów do zakupu. I właśnie tego rodzaju niedopracowane tłumaczenie po cichu kosztuje cię utratę sprzedaży w momencie, gdy klient jest najbliżej dokonania zakupu.

Modele LLM mogą naruszyć integralność strukturalną plików i18n

Silniki tłumaczeniowe, a zwłaszcza modele języka naturalnego (LLM), skutecznie generują płynny tekst, ale nie potrafią zachować struktury plików.

Czasami tłumaczą klucze w plikach i18n, psują symbole zastępcze zmiennych, takie jak {name} czy %d, albo zwracają dane JSON, których nie da się przetworzyć.

Co gorsza, plik wygląda na poprawny. Dowiadujesz się o tym dopiero wtedy, gdy plik przestaje działać w środowisku produkcyjnym.

Jeden z użytkowników serwisu Reddit miał już tak dość zajmowania się plikami tłumaczeniowymi w formacie JSON, że własnoręcznie napisał skrypt, aby rozwiązać ten problem.

Procesy robocze niekoniecznie zapewnią tłumaczenie nowych treści

O ile nie skonfigurowałeś swojego procesu pracy specjalnie pod kątem tłumaczenia ciągłego, system przetłumaczy jedynie treści, które obecnie znajdują się na Twojej stronie.

Każdy nowy wpis na blogu, strona produktu lub kampania, którą opublikujesz, zostanie przetłumaczona tylko wtedy, gdy pamiętasz o ponownym uruchomieniu procesu lub dopóki nie zostanie to wykryte przez automatyzację.

Trudno jest zachować spójność marki

Utrzymanie spójnego tonu komunikacji marki we wszystkich językach jest trudniejsze, niż się wydaje.

Większość procesów tłumaczeniowych realizowanych samodzielnie nie obejmuje słownika terminologicznego ani pamięci tłumaczeniowej, co oznacza, że nie ma żadnego mechanizmu zapewniającego spójność tłumaczenia kluczowych terminów i zwrotów w kolejnych rundach tłumaczenia.

Wysokie bieżące koszty mogą powodować, że procesy robocze stają się kosztowne

Choć samodzielne tłumaczenie z wykorzystaniem sztucznej inteligencji może na pierwszy rzut oka wydawać się tańszą opcją, rzeczywiste koszty mogą szybko wzrosnąć.

Oprócz znacznego nakładu czasu inżynierów potrzebnego na stworzenie powyższego przepływu pracy oraz czasu poświęcanego na bieżącą konserwację skryptu i naprawianie usterek, należy również uwzględnić koszt samych tłumaczeń generowanych przez sztuczną inteligencję.

Te koszty eksploatacyjne nie są opłatą jednorazową. Za każdym razem, gdy publikujesz lub aktualizujesz treści, proces ten uruchamia się ponownie i generuje kolejną opłatę.

W zależności od używanego modelu eksploatacja nowego procesu opartego na sztucznej inteligencji może okazać się zaskakująco kosztowna.

Jak uprościć proces tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji dzięki Weglot

Jeśli nie chcesz ponosić wysokich kosztów utrzymania ani borykać się ze słabymi wynikami w międzynarodowym SEO, rozsądną alternatywą jest narzędzie stworzone specjalnie do tego celu.

Narzędzia do tłumaczenia i lokalizacji oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Weglot oferują zautomatyzowany proces, który pozwala uruchomić wysokiej jakości wielojęzyczne strony internetowe w mniej niż 10 minut, bez konieczności posiadania wiedzy technicznej.

Proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencjiWeglot przebiega w 5 etapach.

1. Zainstaluj Weglot swojej stronie

Założenie konta i zainstalowanie Weglot swojej stronie internetowej zajmuje zaledwie kilka minut.

Dodaj snippet do nagłówka swojej strony internetowej lub skorzystaj z jednej z naszych natywnych integracji z systemami CMS, takimi jak WordPress, Shopify, Webflowi Wix.

Po podłączeniu Weglot automatycznie przeanalizuje Twoją stronę i przetłumaczy całą jej zawartość. Obejmuje to takie elementy, jak wyskakujące okienka, przyciski CTA oraz ciągi tekstowe wtyczek, które mogą zostać pominięte podczas tłumaczenia wykonywanego samodzielnie.

2. Przeglądaj i dopracowuj za pomocą Visual Editor

Chociaż Weglot tłumaczenia gotowe do publikacji, możesz dopracować wyniki działania narzędzia, korzystając z jego Visual Editor.

Edytor wyświetla tłumaczenia w podglądzie na żywo Twojej witryny, dzięki czemu możesz łatwo wykryć problemy z formatowaniem.

Jeśli tłumaczysz swoją stronę z angielskiego na niemiecki, długość nagłówka może wzrosnąć do tego stopnia, że zakłóci to układ strony.

Jeśli tak jest, możesz samodzielnie edytować tekst, skorzystać z AI, aby uzyskać propozycję nowego nagłówka, lub zamówić profesjonalne tłumaczenie wykonane przez tłumacza – a wszystko to bez opuszczania Edytora.

3. Poprawa jakości i spójności dzięki glosariuszom oraz modelowi tłumaczeniowemu opartemu na sztucznej inteligencji

Weglot dwie funkcje, rzadko spotykane w procesach opartych na współpracy z tłumaczami, które z czasem poprawiają jakość i spójność tłumaczeń.

Pierwszym z nich jest model tłumaczeniowy oparty na sztucznej inteligencji, który uczy się na podstawie wytycznych dotyczących marki, stylu komunikacji, terminów ze słownika, grupy docelowej, ręcznych poprawek oraz niestandardowych instrukcji, aby tworzyć wysokiej jakości tłumaczenia zgodne z tonem komunikacji Twojej marki.

Tworzy inteligentną warstwę lokalizacyjną, dzięki czemu im więcej informacji podasz i im więcej zmian wprowadzisz, tym dokładniejsze, lepiej dostosowane do kontekstu i zgodne z wizerunkiem marki będą Twoje przyszłe tłumaczenia.

Drugą funkcją jest wbudowany słownik, który pozwala określić, w jaki sposób słowa i wyrażenia mają być (lub nie mają być) tłumaczone.

Dzięki temu możesz zachować spójność nazw produktów, sloganów i wezwań do działania w całej witrynie, bez konieczności ręcznej edycji za każdym razem.

4. Skorzystaj z gotowych rozwiązań w zakresie wielojęzycznego SEO i GEO

Weglot publikuje przetłumaczone treści pod dedykowanymi adresami URL dla poszczególnych języków oraz zajmuje się technicznymi aspektami SEO i wymaganiami GEO.

Architektura dostosowana do potrzeb SEO, którą Weglot , może mieć natychmiastowy wpływ na międzynarodowe pozycje Twojej witryny w wynikach wyszukiwania.

W przypadku lokalnego narzędzia SEO GMBapi.com treści Weglot zaczęły osiągać lepsze wyniki niż oryginalne strony w języku angielskim. Obecnie 80% całkowitego ruchu na stronie pochodzi ze stron przetłumaczonych.

5. Utrzymuj wszystko w synchronizacji dzięki ciągłemu tłumaczeniu

Funkcja ciągłego tłumaczenia Weglotnieustannie monitoruje Twoją stronę pod kątem nowych lub zmienionych treści i automatycznie je tłumaczy, gdy tylko wykryje zmiany.

Dzięki temu Twoja strona jest zawsze aktualna, a Ty nie musisz ponownie wysyłać zleceń tłumaczeniowych, kopiować i wklejać nowych treści do Google Translate ani uruchamiać skryptu.

Pomaga również małym zespołom w zarządzaniu witrynami internetowymi zawierającymi ogromne ilości treści. Na przykład francuski sklep internetowy The Bradery korzysta z funkcji ciągłego tłumaczenia Weglot, aby codziennie wprowadzać na rynek 500 produktów w języku francuskim, angielskim i hiszpańskim.

Które podejście jest dla Ciebie odpowiednie?

Nadal potrzebujesz pomocy w wyborze odpowiedniego procesu tłumaczenia z wykorzystaniem sztucznej inteligencji?

Oto porównanie tych dwóch podejść:

Procesy oparte na podejściu agentowym mogą sprawdzać się w przypadku statycznych stron internetowych lub projektów hobbystycznych. Jednak w przypadku stron komercyjnych wiążą się one ze zbyt dużym ryzykiem.

Jeśli chcesz zapewnić kompleksową obsługę klientom międzynarodowych usług SaaS lub e-commerce, dedykowane narzędzie przyniesie wyraźny zwrot z inwestycji.

Stwórz prosty proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji dzięki Weglot

Chociaż można samodzielnie stworzyć proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji, Weglot taką konieczność.

Weglot wysokiej jakości tłumaczenia, zarządza infrastrukturą techniczną SEO, dba o aktualność treści oraz udostępnia narzędzia służące do ciągłego doskonalenia jakości tłumaczeń.

Chcesz stworzyć prosty proces tłumaczenia oparty na sztucznej inteligencji? Wypróbuj Weglot przez 14 dni i przekonaj się, jak łatwo można przetłumaczyć swoją stronę.