在一個跨境通信對增長至關重要的世界里,谷歌翻譯通常是人們首先想到的工具之一。它快速、免費,並且可供任何有互聯網連接的人使用。但是,隨著企業在全球範圍內的聯繫越來越緊密,僅僅依賴便利性可能會產生嚴重的後果。那麼谷歌翻譯到底有多準確呢?更重要的是,它是翻譯您的商業網站或營銷內容的正確工具嗎?
讓我們來瞭解一下谷歌翻譯的工作原理、它目前的優勢和劣勢,以及像 MultiLipi 這樣的平臺如何利用機器翻譯的力量,並以類似人類的精度將其放大,以提供全球就緒的內容。
谷歌翻譯於 2006 年推出,使用統計機器翻譯 (SMT)。它主要通過分析大量雙語文本中的模式進行翻譯。雖然這適用於簡單的短語,但它通常會為更複雜的內容產生亂碼或誤導性輸出。
快進到 2016 年,Google 用 Google 神經機器翻譯 (GNMT) 取代了 SMT。GNMT 不是逐字翻譯,而是使用深度學習來評估整個句子。這種基於上下文的方法使翻譯更加流暢和準確。Google 也停止使用英語作為中介語言,而是選擇在源語言和目標語言之間直接翻譯。
這種轉變顯著提高了準確性 — Google 報告稱,主要語言對的翻譯錯誤減少了 55-85%。例如,法語到日語的翻譯在沒有經過英語的情況下變得更快、更可靠。
然而,雖然 GNMT 標誌著一個轉捩點,但其性能仍然在很大程度上取決於語言數據的可用性。具有大量在線數據的常用語言(如西班牙文和英語)比斯瓦希里語或烏爾都語等較少使用的語言產生更好的結果。
截至 2025 年,谷歌翻譯支援 130 多種語言,使其成為最廣泛使用的機器翻譯工具之一。然而,準確性差異很大。
加州大學洛杉磯分校醫學中心 2021 年的一項研究發現,谷歌翻譯在 26 種語言中保留了 82.5% 的案例的整體含義。然而,準確率從 55% 到 94% 不等,具體取決於語言對。西班牙文被廣泛使用,通常具有90%以上的準確率,而亞美尼亞語或高棉語等語言則處於低端。
有趣的是,谷歌翻譯在將文學或結構化內容轉換為英文時表現最佳。但它在俚語、成語和非正式短語方面遇到了困難,例如將英語表達轉換為日語或印地語,其中上下文起著重要作用。
MultiLipi 的內部研究反映了這些發現。在用戶測試中,14 名專業翻譯人員中有 10 名對機器翻譯的草稿感到驚喜。但即便如此,每個輸出都需要一定程度的後期編輯,以確保保留細微差別、文化基調和商業相關性。
問題是:速度並不總是你最好的朋友。企業可能會想使用Google翻譯在幾秒鐘內轉換他們的整個網站。但是內容被誤解或歪曲的風險是非常真實的。
例如,如果上下文未正確識別,Google 翻譯可能會對具有特定行業或文化意義的術語使用通用含義。這對於電子商務平臺、法律免責聲明、醫療服務和金融網站來說尤其成問題。
更重要的是,Google 停止了其社區“Contribute”功能,該功能過去依靠母語人士來提高翻譯品質。如果沒有這一點,該平臺現在完全依賴於基於現有數據訓練的 AI 模型,這些模型可能反映也可能不反映最準確或最文化敏感的語言使用方式。
從統計上看,英語翻譯仍然是它的強項,因為英語在超過 50% 的索引網站中佔據主導地位。但對於葡萄牙語、印地語或阿拉伯文(Web 存在率較低的語言)的準確性會大大下降。
因為 73% 的消費者更喜歡使用母語的產品評論和網站。如果你的信息感覺 「不對勁」 或聽起來很機器人,你就有可能失去信任。這就是為什麼當地語系化(翻譯和文化適應內容的過程)至關重要的原因。
MultiLipi 通過將神經機器翻譯與人工驗證相結合來解決這個問題。我們的平台不僅僅是翻譯文字。它了解語氣、特定於地區的使用方式和品牌指南,從而創造具有說服力的體驗 自 您的受眾,而不僅僅是 在 他們。
在 Nimdzi 和 Weglot 進行的一項基準研究中,評估了流行平臺之間的翻譯準確性:
收穫是什麼?沒有工具是完美的。每個選項都有其優勢,具體取決於語言和內容類型。這就是為什麼 MultiLipi 允許您為每個語言對選擇最佳的 MT 引擎,然後通過人工反饋來豐富它。
Google 翻譯適用於:
但請避免將其用於:
根據最近的研究,全球 99% 的翻譯輸出是機器生成的,只有 30% 是經過專業編輯的。這為想要獲得優勢的企業留下了巨大的機會。
在 MultiLipi,我們彌合了這一差距。我們的 AI -人類混合模型確保內容不僅被翻譯,而且通過文化同理心和 SEO 優化進行當地語系化。
我們自動化繁瑣的流程,利用 GNMT、DeepL 等的精華,並由瞭解您市場的母語審校人員為每一次翻譯提供支援。
如果你真的關心多語言 SEO 和品牌一致性,僅僅依靠谷歌翻譯是不夠的。使用 MultiLipi,您不僅可以進行翻譯,還可以進行溝通、連接和轉換。
想知道您當前的翻譯效果如何?試試 MultiLipi 的演示,翻譯和當地語系化您的第一個頁面。
5月 8, 2025, 9:33 a.m.
6 個 RBI
5月 8, 2025, 9:33 a.m.
6 個 RBI
5月 6, 2025, 2:03 a.m.
n08qnt
5月 6, 2025, 2:03 a.m.
n08qnt