在本地化中，一个基本事实经常被忽视：并非所有词都具有相同的权重。 有些词可以建立情感联系、影响决策，或者只是填补空白。 然而，传统翻译过程经常将所有内容视为同等重要。
正如Gabriel Fairman所说，
“并不是文本中的每个词都具有相同的目的，将它们一视同仁对内容和其受众都是一种伤害。”
随着 AI 和机器翻译的兴起，是时候重新评估这种方法了。
通过承认内容的重要性差异，我们可以更有效地分配资源并创造更有影响力的体验。
并非所有内容都相同
标题、CTA 和产品描述通过吸引和吸引用户发挥关键作用，而较旧的博客文章和填充文本通常影响较小。 正如 Gabriel 所指出的：
“一个翻译得当的标语可以成就或破坏一个活动，但一篇过时的博客文章可能根本不会产生影响。”
通过区分这些类型，我们可以将资源集中在真正重要的事情上。
统一翻译的陷阱
翻译人员通常按字数付费，而不考虑内容的重要性。 这种结构没有考虑到高影响力内容所需的技能和努力。
此外，翻译人员可能缺乏上下文来识别哪些部分值得更多关注，从而可能影响质量。
Gabriel 强调说，
“在翻译中，语境为王。” 没有它，即使是最好的翻译也会错失良机。
为什么AI提升了内容差异化的需求
AI会统一翻译内容，而不考虑引人注目的标语和技术段落之间的细微差别。 这种缺乏差异化可能会削弱关键内容的有效性。
例如，Gabriel 说，
“AI 可以处理大量文本，但它本身并不能理解单个短语在不同文化中可能具有的分量。”
将所有内容视为同等重要可能会错失与用户进行更深入互动的机会。
为有效本地化标记内容
按重要性对内容进行分类可简化翻译：
- 高优先级： UI 元素、CTA 和产品描述，它们直接影响用户参与度。
- 中等优先级： 帮助文章和常见问题解答，它们很有用但不太显眼。
- 低优先级： 过时的支持文档或旧的内容不会对用户体验产生重大影响。
以这种方式标记可确保高影响力部分得到必要的关注，而较不重要的内容可以更高效地处理。
重新思考翻译员补偿
分级支付结构使补偿与内容的价值保持一致，激励翻译员在高影响力内容中投入最佳工作。 清晰的系统是必不可少的，它们使翻译人员能够理解为什么某些内容更有价值，并在过程中建立信任。
利用技术进行内容优先级排序
内容管理和翻译系统可以支持根据优先级处理内容的工作流。
AI可以帮助标记内容并预测影响，但正如Gabriel提醒我们的那样,
“无论技术多么先进，人类的洞察力才是推动真正理解的关键。”
实施内容优先级的步骤
要将此方法付诸实践：
- 分析和标记： 与内容创作者合作，在翻译之前对内容进行分类。
- 定制工作流: 将更有经验的翻译人员分配到关键部分，并相应地调整工作流。
- 灵活的薪酬模式： 实施一种薪酬结构，以反映高优先级内容所需的努力。
- 使用正确工具: 投资支持内容标记并与AI集成以简化流程的CMS和TMS工具。
拥抱内容差异化
认识到并非所有词语都具有相同的分量，可以提升本地化效果。 优先考虑高影响力的内容可以实现更有意义的互动、更高效的资源使用，以及整体上更智能的翻译方法。
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