商业101：每家公司在提供解决方案之前都应了解客户的需求。
在本地化等领域尤其如此，其中客户——通常是普通人——可能会被围绕着下一个大事件的炒作所压倒，或者可能会相信今天的头条新闻是解决问题的答案。
由于渴望听取客户意见并更好地了解市场，语言人工智能巨头DeepL对超过400位全球营销人员进行了调查，涉及机器翻译（MT）采用情况、MT计划以及诸如SEO等痛点的各种主题。
DeepL的客户成功运营总监Lynn Nguyen在2024年3月的SlatorCon Remote上分享了这项调查的结果。她与HubSpot的本地化和系统高级经理Dierk Runne一同出席，HubSpot是调查中的两个案例研究之一（另一个是Phrase）。
根据Nguyen的说法，98%的受访者表示他们在本地化工作流程中使用机器翻译，96%的人看到与本地化项目相关的积极回报，使得本地化和翻译成为营销部门的收入驱动因素。
除了营销外，Nguyen和她在DeepL的团队还看到公关和企业传播也在使用类似的本地化功能。客户支持也是一个适合本地化的领域，因为网站通常默认使用英语，而用户通常更喜欢用自己的母语（非英语）提交报告和问题。
营销人员自然关注客户，“但我们还可以利用机器翻译进行很多内部工作[…]”，Nguyen说道，补充说机器翻译非常适合用户需要实时翻译的内容。
当然，某些高度受监管的行业，如法律和制药业，需要人类参与。在这些情况下，Nguyen表示，使用机器翻译的目的是为了让人类翻译者的工作更加轻松，而不是取代他们。
为什么不自己动手？
大多数受访公司依赖第三方解决方案；例如，HubSpot不建立自己的机器翻译或大语言模型（LLMs）。但随着技术的不断改进和工具日益开源，一些公司可能会尝试自行构建。
“你可能可以自己动手做点什么，但结果不会一样，” Nguyen解释道。“你还会陷入大量的技术债务之中” 涉及产品的维护。
与许多考虑DIY方法的公司不同，DeepL拥有专注于改善用户体验的产品和工程团队；致力于构建模型的研究团队；以及大量投资于服务器、基础设施和超级计算能力。
Runne认为，对于非专业人士来说，试验可能不会有所收获，他指出，“可能会有一天这样做更可行。但在目前这个阶段，我更愿意让专家来处理。”
即便如此，HubSpot有大量的内容让其约有30名内部本地化团队成员以及自由职业者保持忙碌。HubSpot平台以内容为主导，主要是营销材料，但也涉及其他领域，如教育、服务和销售支持。
DeepL的翻译能力集成在一系列工具中，包括Salesforce和ZenDesk，这与HubSpot开发的自动化系统相辅相成，用于识别和准备需要更新翻译的内容。
Runne展示了HubSpot内部开发的Mova工具之一如何创建博客文章，将博客文章发布在HubSpot软件上，并通过几次点击翻译文本。该流程也可以完全自动化。
本地化优先事项
HubSpot采用分层方法确定特定内容所需的本地化程序。
具体的性能指标可以表明是否需要人工审核机器翻译的输出。例如，高跳出率可能表明用户放弃了翻译不好的页面。在某个页面上花费的时间较长可能表明内容引人入胜，或者表明翻译需要阅读时间加倍。
尚不清楚多语言内容生成，在其早期阶段，将如何很快地整合到本地化工具套件中。Nguyen告诉SlatorCon的与会者，DeepL的客户已经要求多语言的GenAI；DeepL Write目前可用于两个英语地区和德语。
Runne认为，随着终端用户对机器翻译和机器生成内容的熟悉度提高，透明度将是广泛采用和接受的关键。（HubSpot通常为其自己的机器翻译内容提供免责声明。）
“我们都看到了关于律师[…]使用ChatGPT起草法律文件之类的新闻文章，结果完全失败的情况，”Runne解释道。“因此，坦诚和诚实，[…]我认为这将是正确的方式。”
（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）
编辑：刘煜珍
