市场营销人员在市场营销堆栈中面临着如此多工具的艰难战斗 - 特别是当一切都需要优先考虑的时候。对于全球公司来说，考虑到每个市场需要准确翻译的所有内容，更具挑战性。就内容翻译而言，它就像插入谷歌翻译并希望获得最佳效果一样简单。
我们听说过多少次品牌为他们的冒犯性活动道歉，说他们“错过了标记？”他们的活动不打算冒犯，但意图并不重要 - 它的感知。由于内容翻译不好，2019年错过商标不是一种选择。美国有线电视新闻网最近发表了一篇关于如何在纽约东正教犹太社区鼓励麻疹疫苗接种的卫生部门运动中犯错误的故事，因为意第绪语的翻译非常草率。这只是勇敢努力和浪费重大投资的一个例子 - 被可预防的东西阻挡。
对于试图覆盖不断增长的多元文化受众的品牌，更不用说全球品牌了。机器学习与人力优化的融合可以帮助营销人员解决这一巨大责任。
机器优先，人力优化
生存和发展的公司优先考虑适应性和转型，以满足不断变化的客户需求。内容促进了客户的旅程，因此，世界生产和消费的内容量将继续增加。未能用所有的客户语言提供内容将导致错过创造更多收入的机会。然而，随着神经机器翻译始终如一地提供更好、更好的结果，第一次刺入和人类优化内容的模型可以提供所需的可扩展性。
就像计算机没有取代办公室工作人员一样，机器也不会取代语言学家。与从头到尾使用人类的时间和精力进行翻译过程相比，人类优化模型转向机器优先级不仅会改变语言学家的实际价值。换句话说，语言学家可以衡量质量（创造力、共鸣、影响力等），而不是他们能产生的词汇量 - 他们成为文化语言学家。
当试图接触多元文化的观众时，这些词本身比上下文便宜。这些能提供创造力和背景的语言学家是使翻译真正成功并允许组织专注于其他事情的合作伙伴。
跟上Omnimarket世界
如今，不仅仅是大品牌走向全球化 - 通过社交媒体和创意在线内容活动，更小、更敏捷的电子商务企业正在向更多的受众发展。互联网和技术是各大公司商业决策者的有力工具，但强大的力量带来了巨大的责任。
随着我们变得更加多样化和语言化，翻译的意义最终会影响你的品牌感知。没有人会为一个品牌欢呼，试图翻译它的内容。这种情况也必须是正确的。
翻译可能有点“鸡和鸡蛋”场景：在投资环境翻译之前，公司是否等待特定国家或文化利基的销售？或者首先翻译投资内容以建立销售需求？做决定所需的时间可以给当地竞争对手带来优势。
该解决方案优先考虑未建立市场的投资，并扩大已建立市场的多渠道翻译足迹 - 因此，它不仅是全球性的，而且是全方位的（可以访问每个目标市场）。这是一种更有效的方式，可以在任何地方同时实现，而不仅仅是像许多全球企业一样建立的市场本地化的顶级内容。
翻译新时代
拥有庞大的翻译内容库很棒，但在将其推向公众之前，不考虑上下文，内容最终可能是无用的。充其量，它会被忽视。在最坏的情况下，它可能会对品牌造成严重的声誉损害。
我们正在进入一个问题不是问题吗？“我们如何翻译大量内容？”但是“我们现在能做些什么来阻止语言成为与客户接触的障碍？”
这种未来可以通过两种方式进行。首先，今天的本地化部门可能会过时，因为所有部门都会进入内容供应链。在这种情况下，问题是每个人仍然在孤岛上工作，这使得真正优化客户旅程变得困难。
第二种可能性，更有可能的是，本地化部门将重塑自己作为全面战略的主要驱动力。它们将用于分析来自机器的数据，并使用这些数据来调整不同的部门，以吸引每个市场上每个消费者的注意。本质上，今天的本地化将成为明天的全能者。
时间会告诉我们哪种型号最终会赢。但是有一件事是肯定的：智能翻译的时代比你想象的要近。
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