Lokalisierung im E-Commerce mit der Geschwindigkeit von KI: Warum mehr Content eine bessere Governance erfordert

KI verändert die Herangehensweisen bei Content im E-Commerce.

Produktbeschreibungen können schneller erstellt, Kataloge öfter aktualisiert und große Volumina an Content innerhalb von Minuten in mehrere Sprachen übersetzt werden.

Doch mit zunehmendem multilingualen Content steigt auch das Potenzial inkonsistenter Terminologie, einer unförmigen Markensprache, ungeeigneter Schlüsselwörter und schließlich einem Content, der fachlich korrekt ist, aber nicht für die eigentliche Zielgruppe geeignet ist.

KI hat das Skalieren multilingualen Contents vereinfacht. Skalierung aussagekräftiger Lokalisierung im E-Commerce erfordert mehr als das: Governance.

Die rasante Ausbreitung von multilingualem Content im E-Commerce

Das Ökosystem von Content im E-Commerce erstreckt sich über Produktbeschreibungen hinaus. Es kann Content für Kategorie- und Landingpages, Produktspezifikationen, Marketplacelisten, Promokampagnen, häufig gestellte Fragen, Artikel im Hilfecenter, E-Mails, Social Media und SEO umfassen.

Ein Großteil dieses Contents verändert sich zudem ständig.

KI kann dabei sowohl die Erstellung als auch die Übersetzung beschleunigen, infolgedessen die Übersetzungskapazität nicht wie bisher einen Engpass darstellen muss.

Nun lautet die Frage, wie viel Content übersetzt werden kann und wie effektiv multilingualer Content gesteuert werden kann.

Mehr Content führt zu neuen Lokalisierungsschwierigkeiten

Ein Beispiel: ein Händler verwaltet tausende Produkte über verschiedene Sprachen hinweg.

Ein Produktmerkmal wird auf einer Produktseite jedoch ganz anders beschrieben als in einer Vergleichstabelle, und wiederum ganz anders in einer Kampagne. Eine KI-generierte Kategorienseite könnte linguistisch korrekte Terminologie verwenden, die jedoch mit der restlichen Terminologie nicht übereinstimmt.

Einzeln betrachtet haben diese Unterschiede kaum Gewicht. Im großen Maßstab führt dies jedoch zu einer Fragmentierung.

Die Qualität bei hochvolumiger Lokalisierung im E-Commerce ist daher nicht nur eine Frage von richtig übersetzten einzelnen Fragmenten. Produktterminologie, Benennungskonventionen, Ausdrucksweise und Suchterminologie müssen für die Customer Journey ebenfalls konsistent bleiben.

Unterschiede bei Übersetzung und Lokalisierung durch KI

Eine moderne KI-Übersetzung kann äußerst flüssig erscheinen. Doch ein guter Lesefluss führt nicht automatisch zu richtig lokalisiertem Content.

Bei einer reinen Übersetzung liegt der Fokus vor allem auf den Inhalten aus dem Ausgangstext. Bei der Lokalisierung hingegen wird darauf geachtet, wie der Content für eine bestimmte Zielgruppe wirkt.

Dies umfasst Terminologie, Ausdruck, Produktbenennung, Einheiten, Formate, kulturelle und wirtschaftliche Unterschiede und das Suchverhalten.

Beispielsweise kann ein übersetzter Kategorienname absolut verständlich sein, sich jedoch von dem vom Kunden eingegebenen Suchtext unterscheiden. KI kann insbesondere im richtigen Kontext und mit passenden Anweisungen bei diesen Entscheidungen helfen, doch Unternehmen müssen definieren, was „richtig“ bedeutet.

Bei KI-Geschwindigkeit sind Terminologie und Markensprache so wichtig wie nie

Mit zunehmender Automatisierung gewinnen auch die linguistischen Grundlagen immer mehr an Bedeutung.

Terminologiedatenbanken, Glossare, Translation Memories, Styleguides, Markenrichtlinien und spezifische Anweisungen stellen für Technologie und Mensch einen gemeinsamen Referenzpunkt dar.

Bei Unternehmen im E-Commerce können durch diese Ressourcen Richtlinien für Produktnamen, technische Attribute, Markenterminologie, Ausdrucksweise, bevorzugte Benennungen und SEO-Terminologie etabliert werden.

Ohne sie können verschiedene KI-Modelle, Übersetzende, Content Creator, Agenturen und interne Teams einen plausibel klingenden Content erstellen, dem es im großen Maßstab jedoch an Konsistenz mangelt.

Daher gilt: je stärker die Automatisierung bei der Erstellung, desto wichtiger die linguistischen Grundlagen.

KI dort einsetzen, wo Mehrwert besteht

Die Antwort auf ein zunehmendes Contentvolumen besteht nicht darin, weniger zu automatisieren, sondern durchdachter zu automatisieren und die eingesetzten Technologien und das Fachwissen besser zu steuern.

KI kann besonders effektiv bei sich wiederholendem, strukturiertem und hochvolumigem Content wie Produktspezifikationen, Katalogaktualisierungen, Supportcontent und häufig aktualisierten Beschreibungen eingesetzt werden.

KI-Übersetzungen müssen jedoch nicht als alleinstehender Schritt durchgeführt werden. Mithilfe von seprotec.ai kann die Übersetzung mit Technologien wie der automatischen Qualitätsevaluierung (AQE) kombiniert werden, um mögliche Qualitätsprobleme zu identifizieren, sowie der automatischen Nachbearbeitung (APE) zur Verbesserung des passenden Contents. Ein Lektorat durch Expertinnen und Experten kann dann mit Blick auf Qualitätsanforderungen, Sichtbarkeit oder Komplexität durchgeführt werden.

Hierdurch wird ein gesteuerter Lokalisierungsprozess erschaffen, bei dem Content verschiedene Kanäle je nach Zweck und erforderlicher Qualität durchläuft. Anstatt sich zwischen „KI-Übersetzung“ und „Humanübersetzung“ zu entscheiden, können Unternehmen Technologien und linguistische Expertise selektiver kombinieren und dort einsetzen, wo sie am meisten gebraucht werden.

Menschliches Fachwissen, wo es am meisten gebraucht wird

Auch wenn KI größere Volumina bearbeiten kann, kann das menschliche Fachwissen strategischer eingesetzt werden.

Der menschliche Input ist insbesondere bei Kampagneninhalten, sehr sichtbarem Produktcontent, kulturell sensibler Kommunikation, Transkreation, lokaler SEO-Validierung und Terminologieentscheidungen von Wert.

Sprachexpertinnen und -experten können auch das System als Ganzes beeinflussen, indem sie wiederkehrende Probleme identifizieren, Terminologie validieren, Styleguides anpassen und entscheiden, wo automatisch erstellte Inhalte ausreichen.

Menschliches Fachwissen muss nicht Teil jedes Workflows sein. Es kann stattdessen dabei helfen, den Workflow selbst zu strukturieren, zu überwachen und ständig weiterzuentwickeln.

Lokalisierung im E-Commerce wird zum Content-Governanceprozess

Herkömmliche Lokalisierungsworkflows sind meist recht linear aufgebaut:

Projekterstellung → Übersetzung → Überprüfung → Veröffentlichung.

Durch KI gesteuerte Umgebungen sind dahingegen deutlich dynamischer. Der Content wird erstellt, aktualisiert, übersetzt, wiederverwendet, optimiert und über viele Systeme und Kanäle erneut veröffentlicht.

Ein passenderer Aufbau sähe also wie folgt aus:

Erstellung → Lokalisierung → Validierung → Veröffentlichung → Abschätzung → Verarbeitung → Aktualisierung.

Unternehmen müssen daher klare Antworten auf folgende Fragen definieren:

• Welcher Content kann automatisiert werden?
• Welcher Content erfordert eine menschliche Überprüfung?
• Welche Terminologie muss immer beachtet werden?
• Wer trifft linguistische Entscheidungen?
• Wie wird Feedback festgehalten?
• Wie werden Glossare und Styleguides aktualisiert?
• Wie wird die Lokalisierungsqualität überwacht?

Lokalisierung entwickelt sich von einer Reihe isolierter Übersetzungsprojekte zu einem anhaltenden Content-Governanceprozess. Technologie ist dabei nur ein Teil des Prozesses; Zuständigkeiten, linguistische Assets, Workflows und klar definierte Qualitätsanforderungen sind gleichermaßen wichtig.

Lokalisierung, SEO und Customer Experience treffen immer weiter aufeinander

Die Notwendigkeit von Governance wird dann besonders sichtbar, wenn Lokalisierung auf SEO trifft.

Eine Übersetzung kann linguistisch perfekt sein, aber dennoch Terminologie enthalten, nach denen die Kundschaft nur selten sucht. Im Gegenzug kann Content die richtigen Schlüsselwörter enthalten, aber für Kundinnen und Kunden beim Lesen seltsam oder inkonsistent klingen.

Suchbarkeit und Customer Experience können daher nicht als separate Stufen der Erstellung von multilingualem Content angesehen werden. Google selbst empfiehlt die Verwaltung von Sprachen und regionalen Versionen von Websites, sodass Benutzer bei der Suche die angemessene lokalisierte Version verwenden. Der Leitfaden von Google zum Verwalten lokalisierter Versionen von Webseiten hebt den technischen Aspekt beim Sichtbarmachen von multilingualem Content hervor.

Doch das Sichtbarmachen ist nur ein Teil der Gleichung. Eine effektive internationale SEO-Strategie kombiniert die lokale Schlüsselwortrecherche mit lokalisierten Entscheidungen und hilft somit dabei, linguistisch korrekte aber auch tatsächlich bei der Suche verwendete Terminologie miteinander zu verbinden. Eine lokale Suche kann dann Kategoriestrukturen, Überschriften, Produktterminologie und Contentprioritäten beeinflussen.

Deshalb müssen internationale SEO und Lokalisierung Hand in Hand laufen. SEO hilft Unternehmen zu verstehen, wonach ihre Zielgruppen suchen, während Lokalisierung sicherstellt, dass der gefundene Content für sie relevant, natürlich klingend und angemessen ist.

Kundinnen und Kunden erleben eine Marke über Suchergebnisse, Produktseiten, Werbungen, E-Mails, Supportcontent und Bezahlvorgänge. Eine effektive Lokalisierung im E-Commerce hilft dabei, diese linguistischen Berührungspunkte linguistisch und kulturell angemessen zu gestalten.

Aufbau eines skalierbaren Lokalisierungsworkflows aus KI + Mensch

Es gibt keinen allgemein gültigen Workflow für jede Art von Content im E-Commerce. Doch können fünf Grundsätze eine praktikable Grundlage schaffen:

1. Klassifizierung des Contents nach Zweck und Risiko. Eine Produktspezifikation erfordert nicht unbedingt dieselbe Vorgehensweise wie eine Vorzeigekampagne.
2. Aufbauen linguistischer Grundlagen vor der Skalierung der Automatisierung. Terminologie, Stil, Markensprache und marktspezifische Anforderungen festlegen.
3. Steuerung von KI über den gesamten Workflow. Übersetzung, Qualitätsevaluierung, automatische Nachbearbeitung und menschliche Überprüfungen können je nach Zweck und Qualitätsanforderungen des Contents miteinander kombiniert werden.
4. Strategisches Einsetzen von menschlichem Fachwissen. Kulturelle Anpassungen, hochwertiger Content, Terminologieentscheidungen und Qualitätsgovernance priorisieren.
5. Erstellung eines Feedbackloops. Linguistisches Feedback, Suchverhalten und Contenteffizienz verwenden, um multilinguale Prozesse kontinuierlich zu verbessern.

Zusammen können Sprachexpertise, Technologien und Prozessgestaltung dazu führen, dass die Erstellung multilingualen Contents mit der KI-geleiteten Erstellung mithalten kann.

Schlüsselfragen zu KI-geleiteter Lokalisierung im E-Commerce

Wie lässt sich die Lokalisierung im E-Commerce definieren?

Die Lokalisierung im E-Commerce passt Content für Onlineeinkäufe und -erfahrungen an Sprache, Erwartungen, Suchverhalten und Gepflogenheiten der Zielgruppen an. Sie umfasst mehr als die Übersetzung von Produktbeschreibungen mit Blick auf Terminologie, Markensprache, Schlüsselwörter, Produktinformationen, Handlungsaufforderungen und andere Elemente, die ausmachen, wie Kundschaft Content entdeckt und mit ihm interagiert.

Wie verändert KI die Lokalisierung im E-Commerce?

KI ermöglicht es Unternehmen, größere Volumina an Content für E-Commerce in kürzerer Zeit zu übersetzen und zu verarbeiten. Doch verstärkt eine umfassendere Automatisierung auch die Bedeutung von Terminologiemanagement, linguistischen Richtlinien, Qualitätsprüfungen und Contentgovernance, um Konsistenz und Relevanz im großen Maßstab beizubehalten.

Wie beeinflusst die Lokalisierung im E-Commerce SEO?

Lokalisierung im E-Commerce und SEO überschneiden sich bei lokalen Suchanfragen, Schlüsselwörtern, Terminologie, Seitenstrukturierung und dem Aufbau multilingualer Webseiten. Die direkte Übersetzung von Schlüsselwörtern spiegelt unter Umständen nicht das tatsächliche Suchverhalten in anderen Sprachen oder Märkten wider. Die Kombination aus Lokalisierung und lokaler Schlüsselwortrecherche hilft Content dabei, linguistisch angemessen und relevant für die Suchanfragen zu sein, auf die er abzielt.

Mehr Content erfordert eine bessere Lokalisierungsintelligenz

KI ermöglicht es E-Commerceunternehmen, mehr Content schneller zu erstellen. Die Herausforderung dabei ist, dass der Content konsistent, auffindbar, kulturell angemessen ist und mit der beabsichtigten Customer Experience übereinstimmt.

Dies erfordert jedoch mehr als nur Übersetzungstechnologien. Terminologie, Qualitätsstrategien, linguistisches Fachwissen, klare Zuständigkeiten und kontinuierliche Governance sind hierbei von Bedeutung.

KI kann die Menge an Content steigern, die Unternehmen erstellen. Die Lokalisierungsexpertise hält den Content relevant, konsistent und angepasst an die Zielgruppen.