Różnica między 70% a 95% dokładnością tłumaczenia

W tłumaczeniu chodzi przede wszystkim o sens. Chodzi o to, na ile przetłumaczona strona wywołuje takie samo zrozumienie i skłania do takich samych działań jak tekst oryginalny – bez dodawania, pomijania czy przekręcania czegokolwiek istotnego.

Dlatego w praktyce treści o „95-procentowej trafności” odbierają się zupełnie inaczej niż te o „około 70-procentowej trafności”. Przy 95% trafności większość zdań brzmi zgodnie z zamierzeniami, styl komunikacji marki wydaje się znajomy, a tylko sporadyczne przypadki wymagają dokładniejszego przyjrzenia się. Przy 70% trafności zaczynają się mnożyć niejasności, dziwne sformułowania i ciche odejścia klientów, zwłaszcza na stronach produktów i w procesie realizacji transakcji.

W tym artykule dowiesz się, co kryje się w tej 25-procentowej luce. Wyjaśnimy, jak wpływa ona na zaufanie, konwersje i obciążenie pracą, a także w jaki sposób model tłumaczeniowy oparty na sztucznej inteligencji pomaga bezpiecznie działać w przedziale 90–95%, zachowując jednocześnie kontrolę człowieka tam, gdzie jest to najważniejsze.

Kluczowe wnioski

• „Dokładność tłumaczenia” to problem związany z treścią, parą językową i ryzykiem, który jest widoczny gołym okiem.
• Dokładność ma znaczenie na poziomie zdania, ale wpływ odczuwalny jest na poziomie całej strony – jedno mylące zdanie w procesie finalizacji zamówienia może zniwelować efekt 50 idealnych opisów produktów.
• Najbardziej ryzykowne fragmenty tekstu często kryją się w niewielkich etykietach interfejsu użytkownika i wezwaniach do działania, o których nikt nigdy nie pamięta, by je sprawdzić.
• Najszybsze efekty osiąga się często poprzez dopracowanie terminologii i tonu w 10 kluczowych szablonach, a nie poprzez nadmierne skupianie się na każdym pojedynczym wpisie na blogu.
• Model hybrydowy – wstępny projekt generowany przez sztuczną inteligencję, weryfikacja przez człowieka tam, gdzie jest to istotne, oraz Weglot– przenosi większość Twojej witryny do strefy 90–95%.

Skąd pochodzą dane dotyczące dokładności wynoszącej 95% i 70%

Kiedy mówimy o dokładności tłumaczenia na poziomie 95% w porównaniu z 70%, nie podajemy tu żadnej magicznej, uniwersalnej wartości. Liczby te opierają się na wspólnym Weglot i Nimdzi na temat treści stron internetowych i marketingowych.

{{banerebook}}

W badaniu „Stan tłumaczenia maszynowego w witrynach internetowych ” przetestowano 5 wiodących dostawców usług tłumaczenia maszynowego (Amazon Translate, DeepL, Google Cloud, Microsoft Translator oraz ModernMT) w 6 parach językowych.

Przetłumaczyli 168 fragmentów i ponad 1000 słów z amerykańskiego angielskiego na francuski, niemiecki, hiszpański, chiński uproszczony, arabski i portugalski europejski.

Profesjonalni lingwiści ocenili każde tłumaczenie pod kątem użyteczności i poprawności. 85% spośród 14 kombinacji języków źródłowych i docelowych otrzymało ocenę „bardzo dobrą” lub „zadowalającą”, a żadna z nich nie została oceniona jako „bardzo zła”. W przypadku języka niemieckiego 145 ze 168 segmentów nie wymagało żadnych poprawek, natomiast język portugalski znalazł się na drugim końcu skali z 58 segmentami pozostawionymi bez zmian (nie wymagającymi ręcznej edycji).

Skąd więc wzięła się ta liczba 95%? W przypadku par językowych o bogatych zasobach oraz prostych tekstów marketingowych najnowocześniejsze sieciowe tłumaczenia maszynowe zapewniają obecnie wyniki, które profesjonalni recenzenci uznają za nadające się do użytku w zdecydowanej większości przypadków.

Z drugiej strony, 70-procentowa dokładność oznacza, że w przypadku niektórych treści lub par językowych około 3 na 10 zdań wymaga interwencji prawdziwego człowieka. Nawet w przypadku danych Weglot lingwiści nadal redagowali znaczną część wyników, a w całej naszej bazie klientów obserwujemy, że około 30% treści przetłumaczonych przez sztuczną inteligencję wymaga poprawek po zakończeniu tłumaczenia.

Ma to znaczenie, ponieważ uwidacznia dwie niewygodne prawdy. Żaden tłumacz – czy to człowiek, czy sztuczna inteligencja – nie zapewnia 100% perfekcji, a sztuczna inteligencja działa najlepiej, gdy traktuje się ją jako szybki pierwszy szkic, a nie zamiennik ludzkiej oceny. Właśnie na tym założeniu opiera się nasze narzędzie do tłumaczenia stron internetowych. Weglot domyślnie Weglot wysokiej jakości tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji, a następnie pozwala je sprawdzić i dopracować w kontekście, dzięki czemu na stronach, które mają największe znaczenie, pozostajesz w bezpiecznym przedziale 90–95%.

{{ai-banner}}

Co decyduje o tym, gdzie Twoje treści znajdą się w rankingu

To, co sprawia, że tłumaczenie zbliża się do poziomu 95% lub spada do 70%, to szereg czynników, które zazwyczaj można dostrzec w treści jeszcze przed rozpoczęciem tłumaczenia.

Metodologia: oparta na pracy ludzkiej, oparta na sztucznej inteligencji lub hybrydowa

Tłumacze ludzcy najlepiej radzą sobie z kontekstem i niuansami kulturowymi. Potrafią wychwycić ton wypowiedzi, intencje i podteksty, a następnie przeredagować tekst tak, by brzmiał naturalnie.

Tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji zapewnia szybkość i kompleksowość. Doskonale sprawdza się w przypadku obszernych katalogów, treści o niszowym charakterze oraz rutynowych aktualizacji, które mogłyby przerosnąć możliwości niewielkiego zespołu.

W modelu hybrydowym łączy się oba podejścia. Sztuczna inteligencja zajmuje się obsługą dużych ilości treści, a ludzie skupiają się na stronach o szczególnym znaczeniu, takich jak treści prawne, kluczowe kampanie i procesy realizacji transakcji.

Jeśli chcesz zgłębić ten temat, przeczytaj nasz artykuł pt. „Tłumaczenie ludzkie a tłumaczenie maszynowe”.

Złożoność par językowych

Niektóre pary językowe są łatwiejsze do przetłumaczenia niż inne. Języki takie jak angielski–hiszpański, angielski–francuski czy angielski–niemiecki mają wspólny alfabet i podobną strukturę, a także dysponują rozbudowanymi zbiorami danych szkoleniowych. Jakość tłumaczeń w tych przypadkach zazwyczaj oscyluje w przedziale 90–95%.

W przypadku par językowych takich jak angielski–chiński, angielski–arabski czy angielski–japoński mamy do czynienia z różnymi alfabetami, składnią i sposobami wyrażania uprzejmości. Różnice te sprawiają, że dokładność wyników zbliża się do 70%, o ile nie przeprowadzi się korekty.

Wybierając rynki, określasz jednocześnie przewidywany nakład pracy związany z redagowaniem. Języki „bliższe” zazwyczaj wymagają mniejszego nakładu pracy przy redagowaniu. Języki „odległe” wymagają większej uwagi w przypadku kluczowych stron.

Przedmiot i ryzyko

Ogólne teksty marketingowe i opisy produktów są dostosowane do potrzeb sztucznej inteligencji. Użyty język jest potoczny, a ryzyko pojawienia się nieco sztywnych zdań jest niewielkie.

Zupełnie inaczej wygląda sytuacja w przypadku treści prawnych, medycznych i finansowych. Jedna błędnie przetłumaczona klauzula, dawka lub termin może spowodować realne szkody. Strony te powinny być tłumaczone w ramach procesów opartych na pracy ludzkiej lub hybrydowych, z udziałem profesjonalnych tłumaczy.

Krótki test – jeśli ta strona zawiera błąd, czy stracimy sprzedaż, czy też narazimy się na odpowiedzialność? Jeśli grozi to odpowiedzialnością, należy poinformować o tym odpowiednie osoby.

Styl komunikacji marki a zmienność treści

Ogólne treści (np. „Bezpłatna dostawa przy zamówieniu powyżej 50 €”) łatwiej jest wiernie oddać. Trudniej jest natomiast z frazami silnie kojarzonymi z marką, grami słownymi i odniesieniami kulturowymi.

Strony statyczne (np. „O nas” czy stałe sekcje FAQ) pozwalają na jednorazowe dopracowanie treści, a następnie cieszyć się ich jakością na poziomie 95% przez dłuższy czas. W przypadku treści podlegających ciągłym zmianom (codzienne aktualizacje produktów, promocje) w większym stopniu wykorzystujemy sztuczną inteligencję i inteligentne reguły, a ręczną weryfikację stosujemy tylko w tych miejscach, gdzie niejasności mogłyby naprawdę zaszkodzić.

Weglot odpowiada na te potrzeby, łącząc szybkie, skalowalne tłumaczenia oparte na sztucznej inteligencji z opcjonalnymi procesami tłumaczenia wykonywanymi przez ludzi oraz procesami hybrydowymi. Możesz priorytetowo traktować dokładność tam, gdzie jest to najważniejsze, jednocześnie zapewniając pokrycie dużych lub często aktualizowanych treści. Wydajność naturalnie różni się w zależności od złożoności pary językowej, ryzyka związanego z treścią oraz niuansów marki, ale wysoka dokładność tłumaczenia w połączeniu z wbudowanymi narzędziami do edycji z czasem podnoszą jakość do najwyższego poziomu.

Możesz nawet zamawiać profesjonalne tłumaczenia bezpośrednio z Weglot , co zapewnia większą szybkość i wygodę.

{{quote-cta-banner}}

Jak ocenić dokładność tłumaczenia

Dokładność tłumaczenia można oceniać na dwa główne sposoby – za pomocą automatycznych ocen oraz poprzez weryfikację przeprowadzaną przez tłumacza. Dla właściciela strony internetowej ta druga metoda jest zazwyczaj bardziej przydatna niż jakakolwiek pojedyncza liczba.

Wskaźniki generowane automatycznie

BLEU to klasyczny wskaźnik. Porównuje on n-gramy w tłumaczeniu maszynowym z jednym lub kilkoma referencyjnymi tłumaczeniami wykonanymi przez człowieka w skali od 0 do 100. W praktyce wynik BLEU na poziomie około 40–60 często kojarzy się z wysoką jakością tłumaczenia w przypadku popularnych par językowych i dziedzin. Jednak wskaźnik BLEU tylko w niewielkim stopniu odzwierciedla ludzką ocenę i może premiować „bezpieczne”, dosłowne sformułowania, które dla czytelnika nadal brzmią niezręcznie.

COMET to nowoczesna alternatywa, którą preferuje wielu badaczy. Wykorzystuje ona modele neuronowe do oceny, na ile tłumaczenie zachowuje sens i płynność, i zazwyczaj wykazuje większą zgodność z ocenami ludzkimi niż wskaźnik BLEU. METEOR to kolejny starszy wskaźnik, który próbuje ulepszyć BLEU poprzez uwzględnienie synonimów i redukcji słownej, ale nie odgrywa on tak istotnej roli w obecnych badaniach nad tłumaczeniem maszynowym.

„W przypadku profesjonalnej oceny stosuje się wskaźniki MQM (Wielowymiarowe wskaźniki jakości) stanowi standardową strukturę opartą na ocenie ludzkiej. Recenzenci klasyfikują błędy (dokładność, terminologia, płynność, styl itp.), przypisują im stopnie ważności i tworzą uporządkowaną ocenę, którą można śledzić w czasie. Jest to rygorystyczne podejście, ale zbyt obciążające dla zespołu marketingowego małej lub średniej firmy, który chce po prostu wiedzieć, czy strona produktu jest gotowa do publikacji”.

- Eugène Ernoult, CMO w firmie Weglot

Praktyczne sposoby sprawdzania poprawności dla właścicieli stron internetowych

W praktyce większe korzyści przynoszą proste, powtarzalne kontrole:

• Porównaj tłumaczenie z tekstem źródłowym: wybierz próbkę najważniejszych stron i przejrzyj je, umieszczając je obok siebie. Zwróć uwagę na brakujące informacje, dodane treści lub zniekształcony sens, zwłaszcza w odniesieniu do cen, gwarancji, wezwań do działania oraz treści prawnych.
• Zadaj sobie pytanie: „Czy native speaker przeczytałby to bez trudu?”. Jeśli native speaker musi ponownie przeczytać zdanie lub zatrzymuje się nad dziwnymi sformułowaniami, oznacza to, że tekst jest w rzeczywistości mniej poprawny – niezależnie od tego, co wskazuje wskaźnik BLEU. W przypadku treści przeznaczonych dla klientów czytelność i budowanie zaufania są ważniejsze niż wyniki techniczne.
• Sprawdź słownik i terminy związane z marką: Upewnij się, że nazwy produktów, opisy funkcji i frazy związane z marką są zgodne z zatwierdzonym słownikiem. Spójna terminologia w znacznym stopniu przyczynia się do dokładności tłumaczenia, nawet jeśli jego wersja wyjściowa była dobra.

W przypadku większości małych i średnich przedsiębiorstw praktyczna weryfikacja niewielkiej, ale istotnej części stron dostarcza znacznie więcej informacji na temat dokładności niż jakikolwiek automatyczny wskaźnik.

Skuteczny proces zapewnienia jakości w tłumaczeniach stron internetowych

Dokładność pomiarów jest przydatna, ale różnicę między 70% a 95% odczujesz dopiero wtedy, gdy włączysz ją do powtarzalnego procesu kontroli jakości na swojej stronie. Oto schemat działania, który faktycznie sprawdza się w przypadku stron internetowych.

Zacznij od pamięci tłumaczeniowej i glosariuszy

Wykorzystaj pamięć tłumaczeniową (TM), aby ponownie wykorzystać sprawdzone segmenty w całym katalogu, dzięki czemu sformułowania takie jak „Bezpłatny zwrot w ciągu 30 dni” nie będą tłumaczone na 12 różnych sposobów. Słowniki terminologiczne ustalają nazwy produktów, opisy funkcji i terminy związane z marką, dzięki czemu pozostają one spójne, nawet gdy przez system AI przechodzą tysiące wierszy.

Problem polega na tym, że TM chętnie powtarza błędy. Znajdź czas na sprawdzenie i uporządkowanie bazy – zwłaszcza na początku – ponieważ jedno błędne zdanie zostanie po cichu przeniesione na każdą pasującą stronę. Po poprawieniu błędu wprowadź tę poprawkę z powrotem do TM.

Przekierowuj treści wysokiego ryzyka do specjalistów

Jak już widzieliśmy, nie wszystkie treści wymagają takiego samego procesu tłumaczenia. Teksty marketingowe i e-commerce mogą być tłumaczone w pierwszej kolejności przez sztuczną inteligencję, a następnie poddane szczegółowej weryfikacji. Warunki prawne, wytyczne medyczne oraz złożona dokumentacja techniczna powinny trafiać do tłumaczy specjalizujących się w danej dziedzinie, a nie do tłumaczy ogólnych.

Ustal proste zasady przydzielania zleceń. Na przykład strony dotyczące polityki prywatności, umów i zgodności z przepisami powinny zawsze trafiać do partnera zajmującego się tłumaczeniami prawnymi; informacje o dawkowaniu lub twierdzenia kliniczne – do specjalistów medycznych; a skomplikowane specyfikacje produktów – do recenzentów technicznych. Dzięki temu nie będziesz musiał liczyć na to, że ktoś wychwyci błędy w ostatniej chwili.

Zastosuj trzy etapy weryfikacji

Solidny cykl kontroli jakości składa się z trzech odrębnych etapów:

• Samokontrola: Tłumacz lub redaktor tekstu porównuje swoją pracę z tekstem źródłowym. Poprawia oczywiste pomyłki, dopracowuje sformułowania oraz upewnia się, że nic nie zostało dodane ani pominięte.
• Recenzja koleżeńska: Druga osoba z branży (lub zaufany recenzent z własnej firmy) przygląda się tekstowi świeżym okiem. Skupia się na przejrzystości, terminologii i stylu, nie będąc przywiązanym do pierwszego szkicu. To właśnie na tym etapie można wychwycić wiele sformułowań, które choć zrozumiałe, nie pasują do wizerunku marki.
• Sprawdzenie po stronie klienta: Ktoś z Twojego zespołu – zazwyczaj specjalista ds. marketingu, właściciel produktu lub kierownik regionalny – dokonuje końcowej weryfikacji. Sprawdzają oni: „Czy to brzmi jak my?” oraz „Czy jako klient byłbym zadowolony, widząc to?”.

Nie stosuj wszystkich trzech poziomów na każdej podstronie, ale wykorzystaj pełen zestaw w przypadku kluczowych szablonów i stron o najwyższej konwersji.

Recenzja w kontekście

Język zachowuje się inaczej na rzeczywistej stronie niż w komórce. Jeśli to możliwe, sprawdzaj tłumaczenia w rzeczywistym układzie strony internetowej, z widocznymi obrazami, przyciskami i formularzami. Zauważysz wtedy miejsca, w których tekst się łamie, nagłówki, które się nie mieszczą, oraz wezwania do działania, które w kontekście wydają się zbyt długie lub zbyt dosadne.

„Kiedy już to zrobisz, nie skupiaj się wyłącznie na poprawności merytorycznej. Zwróć uwagę na dostosowanie kulturowe – czy przykłady, odniesienia i ton są odpowiednie dla danego rynku? Zdanie poprawne pod względem merytorycznym, które jednak na lokalnych czytelników wywiera wrażenie oschłego, niegrzecznego lub niezręcznego, zasługuje raczej na ocenę 70% niż 95%, nawet jeśli wszystkie terminy są technicznie poprawne”.

- Eugène Ernoult, CMO w firmie Weglot

Wypełnianie luk dzięki hybrydowemu procesowi tłumaczenia opartemu na sztucznej inteligencji

Praktycznym sposobem na poprawę wyników Twojej strony internetowej w przedziale 90–95% jest wdrożenie hybrydowego systemu pracy, takiego jak Weglot , w którym sztuczna inteligencja zajmuje się najtrudniejszymi zadaniami, a ludzie skupiają się na tym, co wnosi największą wartość.

Domyślnym ustawieniem jest tłumaczenie oparte na sztucznej inteligencji. Treść Twojej witryny jest automatycznie wykrywana podczas publikowania lub aktualizowania stron, a następnie tłumaczona na wszystkie wybrane języki w jednym cyklu. Dzięki temu zyskujesz pełny zakres tłumaczeń – strony produktów, strony kolekcji, wpisy na blogu, elementy nawigacji i metadane – bez konieczności kopiowania i wklejania fragmentów tekstu do plików lub arkuszy kalkulacyjnych.

Następnie dodajesz model tłumaczeniowy oparty na sztucznej inteligencji, który został przeszkolony pod kątem Twojej marki. Model ten uczy się na podstawie Twojego słownika, wytycznych dotyczących marki oraz reguł niestandardowych, dzięki czemu przyszłe tłumaczenia będą coraz bardziej zbliżone do stylu, w jakim faktycznie pisze Twój zespół.

Z czasem pozwala to bezpośrednio zająć się kwestią stylu komunikacji marki i terminologii, które zazwyczaj obniżają poziom dokładności, zwłaszcza na stronach marketingowych i w opisach produktów.

Stamtąd przechodzi się do przeglądu dostosowanego do potrzeb użytkowników, nie zmuszając jednak specjalistów ds. marketingu do myślenia jak lingwiści. WeglotVisual Editor pozwala członkom zespołu bez wiedzy technicznej sprawdzać tłumaczenia w kontekście, bezpośrednio na stronie.

Mogą sprawdzić, jak nagłówek komponuje się w sekcji hero, jak długo wygląda wezwanie do działania na przycisku lub czy dane sformułowanie brzmi zbyt formalnie w połączeniu z obrazami i formularzami. To właśnie dzięki takiemu spojrzeniu w kontekście można wychwycić kwestie kulturowe i związane z UX, które umykają wskaźnikom opartym wyłącznie na dokładności.

W przypadku treści o dużym znaczeniu – stron dotyczących kwestii prawnych, kluczowych ścieżek konwersji, branż podlegających regulacjom – zlecasz pracę profesjonalnym tłumaczom lub ekspertom merytorycznym. Pracują oni na podstawie wstępnego tłumaczenia wygenerowanego przez sztuczną inteligencję, a nie od zera, dzięki czemu zachowujesz przewagę czasową, a jednocześnie zapewniasz poziom dokładności wymagany w przypadku tych stron. Właśnie w takich sytuacjach celowo dążysz do jakości znacznie wykraczającej poza poziom „wystarczająco dobrej”, ponieważ ryzyko nieporozumień jest większe.

Po wdrożeniu tego procesu automatyczne wykrywanie treści zapewnia stałą synchronizację wszystkich elementów. Nowe produkty, zmienione nagłówki czy zaktualizowane sekcje FAQ są wykrywane, tłumaczone i ponownie oceniane przez model tłumaczeniowy oparty na sztucznej inteligencji, który uwzględnia ustalone przez Ciebie zasady oraz wcześniejsze poprawki. Sztuczna inteligencja zapewnia szeroki zasięg i szybkość działania. Słowniki terminologiczne, szkolenia dotyczące marki oraz weryfikacja w kontekście pozwalają zachować spójny ton i niuanse językowe, a ukierunkowana weryfikacja przez tłumaczy wyeliminuje ostatnie niedociągnięcia na stronach, gdzie nie można sobie pozwolić na żadne niedokładności.

{{baner demonstracyjny}}

Sprawdź dokładność tłumaczenia generowanego przez sztuczną inteligencję na swojej stronie

Nie musisz zgadywać, czy Twoja strona osiąga dokładność bliższą 70% czy 95% – możesz to sprawdzić na własnych treściach. Dzięki narzędziu Weglot do sprawdzania jakości tłumaczeń opartemu na sztucznej inteligencji wystarczy wkleić adres URL, wybrać parę językową, a następnie uzyskać rzeczywistą ocenę dokładności na podstawie stron, które faktycznie widzą Twoi klienci.

{{tool-banner}}

Podczas analizy wyników skorzystaj z schematu przedstawionego w tym artykule. Zwróć uwagę na pary językowe, tematykę, styl komunikacji marki oraz częstotliwość aktualizacji stron. Następnie zdecyduj, w których obszarach wystarczy Ci automatyczne działanie sztucznej inteligencji, a gdzie potrzebna jest dodatkowa weryfikacja przez człowieka.

Jeśli chcesz zobaczyć, jak to działa w praktyce, skorzystaj z 14-dniowego bezpłatnego Weglot i już dziś sprawdź dokładność tłumaczeń opartych na sztucznej inteligencji na swojej stronie internetowej.