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

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 Websites auf Tilda, wo 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), liefert ein isolierter Ansatz ungenaue ErgebnisseUm 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 ]Um dies zu vermeiden,

Dieser Ansatz hilft dem Modell, den Ausschnitt nicht als bruchstückhafte Replik, sondern als Teil eines zusammenhängenden Ganzen zu „sehen“.

Dieser Ansatz hilft dem Modell, den Ausschnitt nicht als bruchstückhafte Replik, sondern als Teil eines zusammenhängenden Ganzen zu „sehen“.

📍Beispiel

Auf dieser Website berücksichtigt das Modell bei der Übersetzung des Buttons "more about" berücksichtigt das Modell beim Übersetzen den Kontext der oberen und unteren Blöcke:

Im folgenden Code ist der berücksichtigte Kontext um die Schaltfläche herum hervorgehoben "more about"Um dies zu vermeiden,

➰ Graphstruktur: Wie der 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:

Jedes Textelement weiß, welche Blöcke sich in seiner Nähe befinden.
Wenn ein neues Fragment in der Mitte der Seite hinzugefügt wird, kann seine „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 dabei, die semantische Integrität sowie die grammatikalische Kohärenz zu bewahren — zum Beispiel die richtigen 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 LLM ohne Kontextverständnis 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 Unterschied im technischen Teil der Implementierung einer mehrsprachigen Website, der die Suchergebnisse stark beeinflusst. Der Grund dafür ist, dass die Übersetzung einer Website mithilfe von 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, die 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 Serverlösungen empfohlen, die Suchmaschinen Zugang zu den übersetzten Inhalten ermöglichen.

🚀 Claude – beste Übersetzungsqualität

In Multify wird derzeit Claude 3.5 Haiku — dieses LLM zeigt die beste Übersetzungsqualität für die 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:

💸 Einen wettbewerbsfähigen Preis
🥇 Höchste Qualität unter den Lösungen für Tilda
🌐 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 Aktualisierungen schnell die Umgebung zu bestimmen
Das Modell erhält den benötigten Kontext und liefert eine kohärente, präzise Übersetzung

Als Ergebnis erhalten Sie:

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