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

Verwendung moderner KI-Modelle — wie GPT, DeepSeek, Mistral — hat die Automatisierung der Website-Übersetzung auf ein völlig neues Level gehoben. Dies ist besonders relevant für Websites auf Tilda, wo Mehrsprachigkeit nicht sofort unterstützt wird und automatische Übersetzungen von Google, Yandex usw. manuelle Anpassungen erfordern, was ein sehr arbeitsintensiver und fehleranfälliger Prozess ist und nicht die gewünschten Ergebnisse für die SEO-Optimierung der Website liefert, da die Übersetzung erst nach dem Laden im Browser erfolgt.

Der Service Multify übersetzt Text nicht einfach mit Hilfe einzelner Anfragen an AI-Modelle, sondern verwendet ein ganzes System — unter Berücksichtigung des Kontexts und einer Graphenarchitektur, die dazu beiträgt, die Textkohärenz auf der gesamten Website zu erhalten. Weiter unten erfahren Sie, wie das alles funktioniert.

🔄 Warum Kontext wichtig ist

Wenn Text auf einer Website übersetzt wird, insbesondere ein kleiner Teil davon (z.B. ein Menüpunkt, ein Button oder eine Fußzeile), führt ein isolierter Ansatz zu ungenauen Ergebnissen. Das Modell versteht möglicherweise nicht, worauf sich der Ausdruck bezieht, wie er mit den anderen Elementen abgestimmt ist, und wählt eine falsche Übersetzung.

Um dies zu vermeiden, übergibt Multify dem Modell nicht nur den zu übersetzenden Text, sondern auch dessen Umgebung:

[ Text davor ]
[ zu übersetzender Text ]
[ Text danach ]

Dieser Ansatz hilft dem Modell, den Teil nicht als isolierte Aussage, 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 unten stehenden Code ist der berücksichtigte Kontext um die Schaltfläche herum hervorgehoben "more about":

➰ Graphstruktur: Wie der Kontext entsteht

Um die Umgebung von Fragmenten noch genauer zu bestimmen, zerlegt 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 mitten auf der Seite ein neues Fragment hinzugefügt wird, kann seine 'Umgebung' automatisch bestimmt werden.
Das Modell erhält nicht nur das Fragment selbst, sondern auch logisch damit verbundene Blöcke – selbst wenn sie bereits zuvor übersetzt wurden.

Ein solcher Ansatz hilft, die inhaltliche Integrität und grammatische Konsistenz — zum Beispiel korrekte Fälle, Zeiten und stilistische Einheitlichkeit.

💯 Warum funktioniert das besser?

Der Kontext bei der Übersetzung ist der Schlüssel zur Qualität. Besonders deutlich wird dies bei:

Komplexen Namen und technischen Begriffen
Kurzen Phrasen ohne Verben (z.B. «Für zu Hause», «Für das Lager»)
Wiederkehrenden Elementen, die vom Umfeld abhängen

Ohne Kontextverständnis kann ein LLM eine «formal korrekte», aber unnatürliche oder falsche Übersetzung erstellen. Dank des Graphen und der korrekten Übertragung des Umfeldes vermeidet Multify diese Fehler.

🔝 Was ist der Unterschied für SEO?

Neben den Qualitäten und der Genauigkeit der Übersetzung mit Hilfe von AI-Modellen gibt es auch einen wesentlichen Unterschied im technischen Teil der Implementierung einer mehrsprachigen Website, der einen großen Einfluss auf die Suchmaschinenplatzierung hat. Die Sache ist, dass die Übersetzung der Website mit Google Translate oder Yandex Übersetzer, die nach dem Laden der Seite im Browser durchgeführt wird, auf der Client-Seite erfolgt und nicht zur SEO-Optimierung beiträgt.

Suchmaschinen indizieren den übersetzten Inhalt nicht, der mit Hilfe von automatischen Werkzeugen ohne menschliche Redaktion erstellt wurde, da er als automatisch generierter Inhalt gilt.

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

Somit für eine effektive SEO-Optimierung einer mehrsprachigen Website wird empfohlen, serverseitige Lösungen zu verwenden, die Suchmaschinen Zugriff auf den übersetzten Inhalt bieten.

🚀 Claude — beste Übersetzungsqualität

Bei Multify wird derzeit Claude3.5 Haiku verwendet — dieses LLM zeigt die beste Übersetzungsqualität für die Sprachen der GUS-Staaten: Kasachisch, Usbekisch, Ukrainisch, Rumänisch, Aserbaidschanisch, Kirgisisch, Armenisch, Tadschikisch, Weißrussisch, Turkmenisch.

Obwohl Claude im Vergleich zu anderen AI-Modellen teuer ist, bietet Multify dank seiner eigenen Architektur und der Nutzung von Servern ohne Limit:

💸 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 Einheiten zerlegt
Jede Einheit erhält ihr eigenes Umfeld — Text davor und danach
Es wird ein Graph gebildet, um bei Aktualisierungen schnell die Umgebung zu bestimmen
Das Modell erhält den benötigten Kontext und liefert eine zusammenhängende, genaue Übersetzung

Als Ergebnis erhalten Sie:

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