Automatische KI-Übersetzung und Mehrsprachigkeit auf Tilda: Wie Multify intern funktioniert

Die Nutzung 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 Text 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 erläutert, wie all dies funktioniert.

🔄 Warum Kontext wichtig ist

Wenn Text auf einer Website übersetzt wird, insbesondere ein kleiner Ausschnitt (z. B. ein Menüpunkt, eine Schaltfläche oder eine Zeile in der Fußzeile), 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 dem Modell 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 bei der Übersetzung der Schaltfläche "more about" den Kontext der oberen und unteren Blöcke:

Im folgenden Code ist der berücksichtigte Kontext um die Schaltfläche "more about".

➰ Graphenstruktur: Wie Kontext gebildet wird

Um die Umgebung von Fragmenten noch genauer zu bestimmen, Multify zerlegt 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 den 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 ist der Schlüssel zur Qualität. Besonders spürbar ist dies bei:

Komplexen Namen und technischen Begriffen
Kurzen Phrasen ohne Verben (z.B. „Für Zuhause“, „Ins Lager“)
Sich wiederholenden Elementen, die von der Umgebung abhängen

kann ein LLM ohne Kontextverständnis eine „formal korrekte“, aber unnatürliche oder falsche Übersetzung generieren. Dank des Graphen und der korrekten Kontextübertragung 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 Unterschied in der technischen Implementierung einer mehrsprachigen Website, der die Suchergebnisse stark beeinflusst. Der Grund dafür 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 übersetzte Inhalte nicht, erstellt mit automatischen Tools ohne menschliche Bearbeitung erstellt wurden, da sie als automatisch generierte Inhalte gelten.

"Google не индексирует переведённый контент, созданный с помощью Google Translate, что ограничивает видимость вашего сайта на международных рынках."
→ Quelle: Auris AI [meine Übersetzung]

Somit Für eine effektive SEO-Optimierung einer mehrsprachigen Website wird die Verwendung von serverseitigen Lösungen empfohlen, die Suchmaschinen Zugang zu den übersetzten Inhalten ermöglichen.

🚀 Claude – beste Übersetzungsqualität

Derzeit wird in Multify Claude 3.5 Haiku — diese LLM zeigt die beste Übersetzungsqualität für Sprachen der GUS-Staaten: 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:

💸 Wettbewerbsfähigen Preis
🥇 Höchste Qualität unter den Tilda-Lösungen
🌐 Unterstützung komplexer Sprachen und regionaler Varianten

🎯 Zusammenfassung: Wie alles zusammenarbeitet

Die Seite wird in logische Abschnitte
Jeder Abschnitt erhält seine eigene Umgebung — Text davor und danach
Ein Graph wird erstellt, um bei Updates schnell die Umgebung zu bestimmen
Das Modell erhält den benötigten Kontext und liefert eine kohärente, präzise Übersetzung

Das Ergebnis ist:

✅ Mehrsprachige Website ohne Duplikate
✅ Eine Übersetzung, die sich natürlich liest
✅ Verbesserte SEO-Tags und Meta-Tags
✅ Flexibilität und Skalierbarkeit ohne manuelle Routine