Hoe neurale machinevertaling contentmarketing transformeert in 2023

2023 lijkt het jaar te worden waarin machinevertaling een integraal onderdeel wordt van het contentmarketinglandschap. Deze voorspelling wordt ondersteund door top-line datapunten in Het diepgaande onderzoek van Technavio van de contentmarketingindustrie uitgebracht in augustus 2022.

Het rapport verwacht een substantiële omzetgroei van maar liefst 15.8% tot 2026, goed voor een enorm inkomensverschil van $ 487 miljard over die periode van 5 jaar.

Het meest opmerkelijke is dat het rapport voorspelt dat maar liefst 38% van deze groei afkomstig zal zijn van de APAC-markt. Voor de overgrote meerderheid van contentmarketing is dat enorme stuk verandering tot nu toe grotendeels van tafel geweest. Welke marketeers hebben tenslotte de luxe om zich te concentreren op het bereiken van een mindshare van de uitgestrekte meertalige markten van Azië en de Stille Oceaan, verspreid over 48 landen? Denk aan China, India, Indonesië, Japan, Thailand en Vietnam. Dat is in totaal 4.3 miljard mensen- ongeveer de helft van de mensheid - waarvan slechts een klein deel Engels spreekt. 

Sorry, Australië en Nieuw-Zeeland. Schapen tellen niet mee.

Voor content marketeers die dat enorme publiek niet willen negeren en die inkomsten achter zich willen laten, wordt de vraag: hoe kunnen we onze verhandelbare inhoud op een schaalbare manier economisch vertalen naar deze bijna uitsluitend anderstalige markten? Tot nu toe moesten contentmarketeers die deze enorme maar moeilijk bereikbare doelen najagen, intern personeel inhuren of bureaus inhuren, land voor land, voor vertaling, websitelokalisatie en taalspecifieke marketing. Dat is duur en tijdrovend en bovendien moeilijk (zo niet onmogelijk) om op grote schaal te beheren.

In 2023 wordt machinevertaling echter hard op weg een haalbare optie te worden voor massale en geautomatiseerde inhoudvertaling. Wat veranderde? Het antwoord is NMT: neurale machinevertaling. Na tientallen jaren van R&D bereikt NMT eindelijk een punt van marktgereedheid dat op verschillende manieren een game-changer blijkt te zijn. Hier zijn enkele tips over het gebruik van deze snel volwassen wordende technologie voor de praktische taken van contentmarketing.

 Hoe vervangt NMT eerdere iteraties van machinevertaling?

Neural machine translation (NMT) is gebaseerd op een neuraal netwerk dat gebruik maakt van kunstmatige intelligentie om de berichtgeving van het menselijk brein na te bootsen. Deze neurale netwerken bestaan ​​uit neuronen en synapsen die geavanceerde computers in staat stellen om een ​​bepaalde taal te catalogiseren en in kaart te brengen en deze nauwkeurig om te zetten in een andere. 

Elk netwerk past verschillende leerprocessen toe, die tot op zekere hoogte lijken op de manier waarop mensen leren en denken. NMT-systemen zijn getraind het gebruiken van enorme hoeveelheden gegevens, het verzamelen van miljoenen doorgelichte vertalingen die zijn voltooid door menselijke vertalers, en interpreteren vervolgens uit die veelheid aan voorbeelden de regels van hoe taal wordt geconstrueerd en uitgedrukt. 

De GIGO-rekenregel - Garbage In, Garbage Out - is hier van toepassing. Een van de redenen waarom vroege NMT-vertalingen werden bekritiseerd als saai en levenloos, was dat de voorbeelden die werden gebruikt voor machinetraining vaak waren ontleend aan documenten van het VN- en EU-parlement. 

De voorbeelden die voor training worden gebruikt, zijn de afgelopen jaren enorm uitgebreid. Apple begon voorbeelden te gebruiken die waren afgeleid van de taal die iPhone-gebruikers sms'ten. Meta doet hetzelfde voor posts op sociale media op Facebook. 

In tegenstelling tot SMT werkt NMT niet woord voor woord maar zin voor zin, of zelfs paragraaf voor paragraaf, waarbij alle mogelijke vertalingen van een tekst worden geëvalueerd en vervolgens de optimale manier wordt gekozen om de tekst opnieuw te creëren. bestemde en contextual betekenis. Het resultaat is een vertaling die nauwkeuriger en natuurlijker klinkt dan voorheen mogelijk was.

Kan gratis NMT worden gebruikt voor contentmarketing?

Voor het MKB, makers van inhoud, en marketeers, het komt erop neer of ze zullen proberen om gratis of goedkope vertaalsoftware-oplossingen te gebruiken. Het alternatief is om bureaus in te huren die gespecialiseerd zijn in NMT en weten hoe ze dit kunnen gebruiken in vertaalprojecten.

Er is een drietal capabele artiesten die NMT gebruiken: Google Vertalen (ondersteunt 133 talen), Microsoft Translator, en de kleinere maar even capabele DeepL. Contentmarketeers zouden elk van deze moeten bekijken, gewoon om bekend te zijn met wat er is. De basisfuncties voor alle drie zijn gratis te gebruiken, hoewel API-toepassingen van de programma's voor geautomatiseerde vertalingen een betalingsmuur hebben. 

Er blijft nog steeds een kwaliteitskloof tussen de beste NMT's en de beste menselijke vertalers. In 2020 varieerde de geschatte nauwkeurigheid van machinevertalingen volgens taalkundigen van 60% -90%, hoewel het is geschat dat NMT jaarlijks 3-7% verbetert. Dus tegen 2023 zouden we moeten verwachten dat de NMT-nauwkeurigheid ergens tussen de 72 en 98% ligt.

Waar NMT's zelfs nu al uitblinken, kan echter van groot belang zijn voor contentmarketeers die markten tegen lage kosten willen uitbreiden. Bij deze use-cases gaat het om documenten of software met een beperkt aantal voorspelbare woorden en jargon. 

• Technische documentatie: gebruikershandleidingen, bedieningshandleidingen, instructies
• Inhoud voor online handel, met name catalogi en productbeschrijvingen
• Lokalisatie van bedrijfssoftware voor computers en telefoons
• Marketing- en financiële rapportages
• Standaard zakelijke websites

Wat deze lijst natuurlijk mist, is alles wat creatief, fantasierijk of overtuigend is. NMT's blinken niet uit met inhoud die bedoeld is om in te spelen op menselijke emoties. Ze zijn beter in "koude" en "droge" vertalingen. Vertrouw ze niet uw branding of marketingcampagnes. 

Welke waarde kunnen NMT-compatibele vertaalbureaus toevoegen aan contentmarketing?

Zelfs voor de koudste en droogste documenten kom je nog steeds niet rond op NMT alleen. Zorg er altijd voor dat een moedertaalvertaler elk document in elke taal nakijkt voordat het de deur uitgaat. Ze kunnen kwaliteitsborging en constructieve suggesties geven voor alles wat door een algoritme of een ander mens is vertaald.

Als u werkt met een externe taalserviceprovider (LSP), die experts is in de vertaal-, tolk- en lokalisatie-industrie, wilt u misschien iemand intern toewijzen of het op u nemen om het professionele vertaalproces te leren. Op die manier kan je team deze nabewerkingstaken uiteindelijk overnemen.

Leer het zelf te doen. Maak gebruik van de adviesvaardigheden en opgebouwde knowhow van een ingehuurde LSP om aan de slag te gaan. Hierdoor kunt u geleidelijk aan onafhankelijke kennis opdoen over hoe vertaling en lokalisatie worden uitgevoerd. Pas software toe op API-niveau voor inhoud die u in volume moet vertalen.
In de loop van maanden en jaren kunt u sommige van de taken die aanvankelijk door een LSP werden uitgevoerd, in huis halen om uw organisatie tijd en geld te besparen. Maar houd de vertaalprofessionals op de hoogte, voor QA en advies, maar ook voor hulp bij het vertalen van documenten en software die een creatieve flair en emotionele impact vereisen.

Hoe neurale machinevertaling (NMT) de facturering beïnvloedt

Neural Machine Translation (NMT) heeft een aanzienlijke impact op het gebied van facturering, vooral in internationale zakelijke contexten waar nauwkeurige en efficiënte vertaling van financiële documenten cruciaal is. Hier ziet u hoe NMT het proces transformeert:

1. Nauwkeurigheid in vertaling

NMT biedt een hogere nauwkeurigheid bij het vertalen van talen vergeleken met oudere statistische methoden. Het begrijpt de context beter, wat cruciaal is bij het omgaan met complexe factuurvoorwaarden en financieel jargon. Dit vermindert het aantal fouten in facturen die mogelijk tot geschillen of vertraagde betalingen kunnen leiden. Als u op zoek bent naar andere manieren om uw facturering te verbeteren, bekijk dan tools zoals Zintego en hoe ze kunnen helpen.

2. Kost efficiëntie

Door het vertaalproces met NMT te automatiseren, besparen bedrijven op de kosten die gepaard gaan met het inhuren van menselijke vertalers. Dit is vooral gunstig voor bedrijven die te maken hebben met een groot aantal internationale transacties, waarbij elke factuur voorheen mogelijk vertaling nodig had voor duidelijkheid en juridische doeleinden.

3. Snellere verwerkingstijden

NMT kan documenten vrijwel onmiddellijk vertalen, wat aanzienlijk sneller is dan handmatige vertaling. Deze snelheid is gunstig voor de facturering, omdat het zorgt voor een snellere factuurverwerking, snellere goedkeuringstijden en een verbeterd cashflowbeheer.

4. Schaalbaarheid

NMT-systemen kunnen een groot aantal vertalingen verwerken zonder prestatieverlies. Deze schaalbaarheid is vooral belangrijk voor bedrijven die uitbreiden naar nieuwe markten waar verschillende talen worden gesproken, omdat ze hierdoor een groter aantal meertalige facturen kunnen verwerken zonder extra toewijzing van middelen.

5. Verbeterde naleving

Bij grensoverschrijdende facturering gaat het vaak om het voldoen aan lokale regelgeving, waaronder taalvereisten. NMT zorgt ervoor dat facturen worden vertaald in de officiële talen van de respectieve landen, waarbij naleving van de lokale belastingwetgeving en zakelijke regelgeving wordt gehandhaafd.

6. Verbeterde klantrelaties

Nauwkeurige en duidelijke vertalingen dragen bij aan het onderhouden van goede relaties met internationale klanten. NMT zorgt ervoor dat facturen begrijpelijk zijn voor de ontvangers, waardoor verwarring wordt verminderd en professionaliteit wordt getoond, wat op zijn beurt het vertrouwen en de zakelijke relaties kan vergroten.

7. Integratie met ERP-systemen

Veel bedrijven gebruiken Enterprise Resource Planning (ERP)-systemen om hun facturering te beheren. NMT kan in deze systemen worden geïntegreerd, waardoor facturen automatisch kunnen worden vertaald zodra ze worden gegenereerd. Deze integratie stroomlijnt de workflows en elimineert de noodzaak van handmatige tussenkomst in het vertaalproces.

8. Ondersteuning voor meerdere talen

NMT ondersteunt een breed scala aan talen, wat voordelig is voor bedrijven die op verschillende geografische locaties actief zijn. Deze mogelijkheid zorgt ervoor dat bedrijven de facturering eenvoudig kunnen beheren in elke gewenste taal, op basis van hun klantenbestand en operationele regio's.

9. Realtime updates en leren

Neurale netwerken leren in de loop van de tijd van nieuwe gegevens, wat betekent dat NMT-systemen hun vertalingen verbeteren naarmate ze meer documenten verwerken. Dit leervermogen is gunstig voor het bijhouden van veranderingen in taalgebruik, terminologie en wettelijke vereisten die tot uiting komen in de factureringspraktijk.

Voorbeelden van gebruiksscenario's in facturering

• Multinationale bedrijven kan naadloos facturen in verschillende talen genereren en verwerken voor klanten in verschillende landen.
• Klein en medium ondernemingen (MKB) Door grensoverschrijdende handel te drijven, kunnen ze ervoor zorgen dat hun facturen duidelijk en conform de regels zijn, zonder noemenswaardige overhead.
• Freelancers die met internationale klanten werken, kunnen facturen in de voorkeurstaal van de klant verstrekken, waardoor de professionaliteit en het transactiegemak worden vergroot.

Over het geheel genomen is Neural Machine Translation een krachtig hulpmiddel dat de efficiëntie en effectiviteit van factureringsprocessen in een geglobaliseerde markt dramatisch kan verbeteren, waardoor soepelere en betrouwbaardere internationale bedrijfsactiviteiten mogelijk worden gemaakt.

FAQ

Wat is neurale machinevertaling (NMT) in marketing?

Neurale machinevertaling (NMT) in marketing verwijst naar het gebruik van kunstmatige intelligentie (AI) en neurale netwerktechnologie om marketinginhoud, zoals advertenties, websites en promotiemateriaal, automatisch met hoge nauwkeurigheid en vloeiendheid van de ene taal naar de andere te vertalen.

Hoe verschilt neurale machinevertaling van traditionele vertaalmethoden?

Neurale machinevertaling verschilt van traditionele vertaalmethoden doordat deep learning-algoritmen worden gebruikt om de context van hele zinnen of zinsdelen te analyseren en te begrijpen, wat resulteert in nauwkeurigere vertalingen die nuances en idiomatische uitdrukkingen vastleggen.

Wat zijn de voordelen van het gebruik van neurale machinevertaling in marketing?

De voordelen van het gebruik van neurale machinevertalingen in marketing zijn onder meer snellere doorlooptijden van vertalingen, verbeterde vertaalkwaliteit, kostenbesparingen in vergelijking met handmatige vertaaldiensten en de mogelijkheid om een ​​wereldwijd publiek te bereiken met gelokaliseerde inhoud.

Hoe kan neurale machinevertaling meertalige marketingcampagnes verbeteren?

Neurale machinevertaling verbetert meertalige marketingcampagnes door consistente en hoogwaardige vertalingen in meerdere talen te leveren, waardoor marketeers de stem van het merk en de boodschap consistent kunnen houden en tegelijkertijd een divers taalkundig publiek kunnen bedienen.

Welke soorten marketinginhoud kunnen profiteren van neurale machinevertaling?

Verschillende soorten marketinginhoud kunnen profiteren van neurale machinevertaling, waaronder website-inhoud, productbeschrijvingen, posts op sociale media, e-mailnieuwsbrieven, reclameteksten en marketingmateriaal zoals brochures en flyers.

Is neurale machinevertaling geschikt voor alle talen?

Hoewel neurale machinevertaling aanzienlijke vooruitgang heeft geboekt bij het vertalen van belangrijke talen, kan de effectiviteit ervan variëren afhankelijk van de taalcomplexiteit, de beschikbaarheid van trainingsgegevens en taalkundige nuances. Het kan echter nog steeds waardevolle hulp bieden bij het vertalen van een breed scala aan talen.

Hoe kunnen marketeers de nauwkeurigheid van neurale machinevertalingen garanderen?

Marketeers kunnen de nauwkeurigheid van neurale machinevertalingen garanderen door vertalingen te valideren met moedertaalsprekers of professionele taalkundigen, vertaalde inhoud te beoordelen op context en culturele geschiktheid, en vertaalmodellen te verfijnen op basis van feedback en prestatiestatistieken.

Kan neurale machinevertaling worden geïntegreerd met marketingautomatiseringsplatforms?

Ja, neurale machinevertaling kan worden geïntegreerd met marketingautomatiseringsplatforms om het vertaalproces te stroomlijnen, workflows voor contentlokalisatie te automatiseren en meertalige marketingcampagnes via verschillende kanalen efficiënt te beheren.

Wat zijn enkele overwegingen bij het implementeren van neurale machinevertaling in marketing?

Bij het implementeren van neurale machinevertaling in marketing is het belangrijk om rekening te houden met factoren als gegevensprivacy en -beveiliging, naleving van de regelgeving op het gebied van taal- en reclamenormen, potentiële culturele gevoeligheden en voortdurende optimalisatie van vertaalmodellen voor betere prestaties.

Hoe kan neurale machinevertaling bijdragen aan de wereldwijde merkuitbreiding en klantbetrokkenheid?

Neurale machinevertaling draagt ​​bij aan de wereldwijde merkuitbreiding en klantbetrokkenheid door taalbarrières te slechten, waardoor merken in hun moedertaal met een internationaal publiek kunnen communiceren, sterkere verbindingen kunnen bevorderen en het marktbereik en de penetratie kunnen vergroten.

Hoe verbetert neurale machinevertaling de vertaalnauwkeurigheid ten opzichte van eerdere methoden?

Neurale machinevertaling verbetert de vertaalnauwkeurigheid ten opzichte van eerdere methoden door gebruik te maken van deep learning-algoritmen om context, syntaxis en semantiek te begrijpen, wat resulteert in natuurlijkere en vloeiendere vertalingen die de oorspronkelijke betekenis beter behouden.

Kan neurale machinevertaling zich aanpassen aan branchespecifieke terminologie en jargon?

Ja, neurale machinevertaling kan zich aanpassen aan branchespecifieke terminologie en jargon door vertaalmodellen te trainen op domeinspecifieke gegevens, zoals gespecialiseerde woordenboeken, woordenlijsten of corpora, om nauwkeurige en contextueel relevante vertalingen voor marketinginhoud te garanderen.

Welke rol speelt nabewerking bij het verfijnen van neurale machinevertalingen voor marketing?

Nabewerking omvat het handmatig beoordelen en verfijnen van neurale machinevertalingen om fouten te corrigeren, de vloeiendheid te verbeteren en consistentie met de merkboodschap en toon te garanderen. Het helpt de vertaalkwaliteit te verbeteren en de output te verfijnen voor specifieke marketingdoelstellingen.

Hoe kunnen marketeers neurale machinevertalingen inzetten voor realtime contentlokalisatie?

Marketeers kunnen gebruik maken van neurale machinevertaling voor real-time contentlokalisatie door vertaal-API's of plug-ins te integreren in contentmanagementsystemen (CMS) of marketingplatforms, waardoor automatische vertaling van website-updates, blogposts of sociale media-inhoud on-the-fly mogelijk wordt.

Zijn er beperkingen of uitdagingen verbonden aan neurale machinevertaling in marketing?

Enkele beperkingen en uitdagingen van neurale machinevertaling in marketing zijn onder meer taalambiguïteit, culturele nuances, potentiële fouten in contextgevoelige vertalingen en de behoefte aan voortdurende modeltraining en optimalisatie om de vertaalkwaliteit te behouden.

Welke invloed heeft neurale machinevertaling op meertalige zoekmachineoptimalisatiestrategieën (SEO)?

Neurale machinevertaling kan invloed hebben op meertalige SEO-strategieën door ervoor te zorgen dat vertaalde inhoud wordt geoptimaliseerd voor relevante trefwoorden en zoekintentie in doeltalen, waardoor de zoekzichtbaarheid en het organische verkeer voor een internationaal publiek worden verbeterd.

Kan neurale machinevertaling worden gecombineerd met menselijke vertaling voor marketinginhoud?

Ja, neurale machinevertaling kan worden gecombineerd met menselijke vertaling voor marketinginhoud via een proces dat bekend staat als ‘hybride vertaling’. Deze aanpak maakt gebruik van AI voor de initiële vertaling en van menselijke vertalers voor de nabewerking en verfijning, waardoor hoogwaardige, door mensen leesbare vertalingen worden gegarandeerd.

Welke overwegingen moeten worden gemaakt voor de stem en toon van het merk bij het gebruik van neurale machinevertaling?

Bij het gebruik van neurale machinevertalingen moeten marketeers overwegen om de merkstem- en toonrichtlijnen voor elke doeltaal aan te passen om de consistentie en authenticiteit van de vertalingen te behouden, zodat ze resoneren met het lokale publiek en tegelijkertijd trouw blijven aan de merkidentiteit.

Hoe kan neurale machinevertaling marketeers helpen bij het uitbreiden naar nieuwe internationale markten?

Neurale machinevertaling kan marketeers helpen uit te breiden naar nieuwe internationale markten door de tijd en kosten die gepaard gaan met het vertalen van marketinginhoud te verminderen, een snelle inzet van gelokaliseerde campagnes mogelijk te maken en de communicatie met een wereldwijd publiek in hun moedertaal te vergemakkelijken.

Welke toekomstige ontwikkelingen kunnen we verwachten op het gebied van neurale machinevertaling voor marketing?

Toekomstige ontwikkelingen op het gebied van neurale machinevertaling voor marketing kunnen bestaan ​​uit een verbeterde taaldekking, verbeterde aanpassingsmogelijkheden voor domeinspecifieke vertaalmodellen, integratie met spraak- en beeldherkenningstechnologieën en verdere automatisering van contentlokalisatieworkflows om de wereldwijde marketinginspanningen te stroomlijnen.

Auteur bio

De in New York geboren Richard Koret is een fulltime schrijver en redacteur, met een diploma van Princeton en drie decennia ervaring in het maken van content, marketingcommunicatie en online publiceren. Hij is een seriële ondernemer en diende als COO en CTO van Africana.com, verkocht aan AOL Time Warner voor 8 cijfers. Hij is een rondreizende nomade die momenteel in Thailand woont.