Der Einsatz moderner KI-Modelle – wie GPT, DeepSeek, Mistral – hat die Automatisierung der Website-Übersetzung auf ein völlig neues Niveau gehoben. Dies ist besonders relevant für Tilda-Websites, bei denen Mehrsprachigkeit nicht „out of the box“ unterstützt wird und automatische Übersetzungen von Google, Yandex usw. manuelle Korrekturen erfordern, was ein sehr arbeitsintensiver und fehleranfälliger Prozess ist und auch nicht die gewünschten Ergebnisse für die SEO-Optimierung der Website liefert, da sie die Website erst nach dem Laden im Browser übersetzen.
Der Dienst Multify übersetzt Texte nicht nur durch einzelne Anfragen an KI-Modelle, sondern verwendet ein ganzes System – unter Berücksichtigung des Kontexts und einer Graphenarchitektur, die hilft, die Kohärenz des Textes auf der gesamten Website zu erhalten. Im Folgenden wird beschrieben, wie das alles funktioniert.
🔄 Warum Kontext wichtig ist
Wenn Text auf einer Website übersetzt wird, insbesondere ein kleiner Fragment (z. B. ein Menüpunkt, eine Schaltfläche oder eine Zeile im Footer), führt ein isolierter Ansatz zu ungenauen Ergebnissen. Das Modell versteht möglicherweise nicht, worauf sich der Satz bezieht, wie er mit anderen Elementen übereinstimmt, und wählt eine falsche Übersetzung.
Um dies zu vermeiden, überträgt Multify den Modellen nicht nur den zu übersetzenden Text selbst, sondern auch dessen Umgebung:
[ Text davor ]
[ zu übersetzender Text ]
[ Text danach ]Dieser Ansatz hilft dem Modell, ein Fragment nicht als abgehackte Replik, sondern als Teil eines zusammenhängenden Ganzen zu „sehen“.
📍Beispiel
Auf dieser Website berücksichtigt das Modell beim Übersetzen des Buttons „more about“ den Kontext der oberen und unteren Blöcke:
Im folgenden Code ist der berücksichtigte Kontext um den Button „more about“ hervorgehoben:
➰ Graphenstruktur: Wie Kontext gebildet wird
Um die Umgebung von Fragmenten noch genauer zu bestimmen, unterteilt Multify das gesamte Dokument (Webseite) in Blöcke und bildet daraus einen bidirektionalen Graphen. Das bedeutet, dass:
- Jedes Textelement weiß, welche Blöcke sich in seiner Nähe befinden.
- Wenn in der Mitte der Seite ein neues Fragment hinzugefügt wird, kann dessen „Umgebung“ automatisch bestimmt werden.
- Das Modell erhält nicht nur das Fragment selbst, sondern auch logisch damit verbundene Blöcke – selbst wenn diese bereits übersetzt wurden.
Dieser Ansatz hilft, die semantische Integrität sowie die grammatikalische Kohärenz zu bewahren – zum Beispiel korrekte Fälle, Zeiten und stilistische Einheitlichkeit.
💯 Warum funktioniert das besser?
Kontext in der Übersetzung – der Schlüssel zur Qualität. Dies macht sich besonders bemerkbar bei:
- Komplexe Namen und Fachbegriffe
- Kurze Phrasen ohne Verben (z.B. „Für Zuhause“, „Ins Lager“)
- Wiederkehrende, umgebungsabhängige Elemente
Ohne Kontextverständnis kann ein LLM eine „formal korrekte“, aber unnatürliche oder falsche Übersetzung generieren. Dank des Graphen und der korrekten Übertragung der Umgebung vermeidet Multify diese Fehler.
🔝 Was ist der Unterschied für SEO?
Neben der Qualität und Genauigkeit der Übersetzung mithilfe von KI-Modellen gibt es auch einen wesentlichen technischen Unterschied in der Implementierung einer mehrsprachigen Website, der die Suchergebnisse stark beeinflusst. Der Punkt ist, dass die Übersetzung einer Website mit Google Translate oder Yandex Translate, die nach dem Laden der Seite im Browser erfolgt, clientseitig durchgeführt wird und nicht zur SEO-Optimierung beiträgt.
Suchmaschinen indizieren keine übersetzten Inhalte, die mit automatischen Tools ohne menschliche Bearbeitung erstellt wurden, da diese als automatisch generierte Inhalte gelten.
Suchmaschinen indizieren keine übersetzten Inhalte, die mit automatischen Tools ohne menschliche Bearbeitung erstellt wurden, da diese als automatisch generierte Inhalte gelten.
"Google indiziert keine übersetzten Inhalte, die mit Google Translate erstellt wurden, was die Sichtbarkeit Ihrer Website auf internationalen Märkten einschränkt."
→ Quelle: Auris AI [meine Übersetzung]
Daher wird für eine effektive SEO-Optimierung einer mehrsprachigen Website die Verwendung von serverseitigen Lösungen empfohlen, die Suchmaschinen Zugang zu übersetzten Inhalten ermöglichen.
🚀 Claude – beste Übersetzungsqualität
Multify verwendet derzeit Claude 3.5 Haiku – dieses LLM zeigt die beste Übersetzungsqualität für Sprachen aus GUS-Ländern: Kasachisch, Usbekisch, Ukrainisch, Rumänisch, Aserbaidschanisch, Kirgisisch, Armenisch, Tadschikisch, Weißrussisch, Turkmenisch.
Trotz der hohen Kosten von Claude im Vergleich zu anderen KI-Modellen bietet Multify dank seiner eigenen Architektur und der Nutzung unbegrenzter Server:
💸 Einen wettbewerbsfähigen Preis
🥇 Die höchste Qualität unter den Lösungen für Tilda
🌐 Unterstützung komplexer Sprachen und regionaler Varianten
🎯 Zusammenfassung: Wie alles zusammenarbeitet
- Die Seite wird in logische Abschnitte unterteilt
- Jeder Abschnitt erhält seine Umgebung – Text davor und danach
- Es wird ein Graph erstellt, um bei Aktualisierungen schnell die Umgebung zu bestimmen
- Das Modell erhält den benötigten Kontext und liefert eine kohärente, präzise Übersetzung
Das Ergebnis ist:
✅ Mehrsprachige Website ohne Duplikate
✅ Übersetzung, die natürlich klingt
✅ Verbesserte SEO-Tags und Meta-Tags
✅ Flexibilität und Skalierbarkeit ohne manuelle Routine
✅ Übersetzung, die natürlich klingt
✅ Verbesserte SEO-Tags und Meta-Tags
✅ Flexibilität und Skalierbarkeit ohne manuelle Routine
