ローカリゼーションでは、見落とされがちな基本的な真実があります。それは、すべての単語が同じ重みを持つわけではないということです。 いくつかの言葉は感情的なつながりを作成し、意思決定に影響を与えたり、単にギャップを埋めたりします。 それでも、従来の翻訳プロセスはしばしばすべてのコンテンツを同等に重要であると扱います。
ガブリエル・フェアマンが言うように,
「テキスト内のすべての単語が同じ目的を持っているわけではなく、それらをすべて同じように扱うことは、コンテンツとそのオーディエンスの両方にとって不利益です。」
AIの台頭と機械翻訳により、このアプローチを再評価する時が来ました。
コンテンツの重要性の違いを認識することで、リソースをより効果的に配分し、より影響力のある体験を作り出すことができます。
すべてのコンテンツが同じではない
タイトル、CTA、製品説明はユーザーを引き付け、関与させる重要な役割を果たしますが、古いブログ投稿や埋め草のテキストは通常、影響が少ないです。 ガブリエルは次のように述べています。
「うまく翻訳されたタグラインの影響はキャンペーンの成否を分けることがありますが、古いブログ投稿は全く効果がないかもしれません。」
これらのタイプを区別することによって、本当に重要なことにリソースを集中させることができます。
均一な翻訳の落とし穴
翻訳者はしばしばコンテンツの重要性に関係なく、単語ごとに支払われます。 この構造は、インパクトの高いコンテンツに必要なスキルと努力を考慮していません。
さらに、翻訳者はどのセクションにもっと注意を払うべきかを特定するための文脈を欠いている可能性があり、品質を損なう可能性があります。
ガブリエルは強調します,
「翻訳では文脈が王様です。 それがなければ、たとえ最高の翻訳者でも的を外すことがあります。
なぜAIがコンテンツ差別化の必要性を高めるのか
AIは、魅力的なスローガンと技術的な段落の間のニュアンスを考慮せずに、コンテンツを一様に翻訳します。 この差別化の欠如は、重要なコンテンツの効果を弱める可能性があります。
例えば、ガブリエルは
「AIは大量のテキストを処理することができるが、異なる文化で1つのフレーズが持つかもしれない重みを本質的に理解しているわけではない」と述べています。
すべてのコンテンツを同じ重要度で扱うことは、より深いレベルでユーザーを引き込む機会を逃す結果につながる可能性があります。
効果的なローカリゼーションのためのコンテンツのラベリング
重要度によってコンテンツを分類することで、翻訳が効率化されます。
- 高優先度: UI要素、CTA、商品説明は、ユーザーエンゲージメントに直接影響を与えます。
- 中程度の優先度: ヘルプ記事とFAQは便利ですが、あまり目立ちません。
- 低優先度: 古いサポート文書やユーザーエクスペリエンスに大きな影響を与えないレガシーコンテンツ。
この方法でラベリングすることで、重要度の高いセクションが必要な注意を受ける一方で、重要度の低いコンテンツはより効率的に処理することができます。
翻訳者の報酬再考
階層化された支払い構造は、コンテンツの価値に報酬を合わせ、高影響のコンテンツに最善の仕事を投入するよう翻訳者にインセンティブを与えます。 明確なシステムは不可欠であり、翻訳者がなぜ特定のコンテンツがより高く評価されるのかを理解し、プロセスへの信頼を育むことができます。
コンテンツの優先順位付けのための技術活用
コンテンツ管理と翻訳システムは、優先度に基づいてコンテンツを処理するワークフローをサポートできます。
AIはコンテンツのタグ付けや影響の予測を助けることができますが、Gabrielが私たちに思い出させてくれるように,
「技術がどれほど進歩しても、真の理解を促進するのは人間の洞察です。」
コンテンツ優先順位付けを実施するためのステップ
このアプローチを実行に移すには:
- 分析とラベル付け: コンテンツ制作者と協力して、翻訳前にコンテンツを分類します。
- ワークフローを調整する: より経験豊富な翻訳者を重要なセクションに割り当て、ワークフローをそれに応じて適応させる。
- 柔軟な支払いモデル: 高優先度のコンテンツに必要な努力を反映する報酬構造を実施する。
- 正しいツールを使用する: CMSおよびTMSツールに投資し、コンテンツのタグ付けをサポートし、AIと統合して効率的なプロセスを実現します。
コンテンツの差別化を受け入れる
すべての言葉が同じ重みを持つわけではないことを認識することで、ローカリゼーションの成果を向上させることができます。 高影響のコンテンツを優先することで、より意味のあるエンゲージメント、効率的なリソースの使用、そして全体的に賢い翻訳アプローチが可能になります。
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