AI çeviri ve yerelleştirmenin ölçülmesi, dört şeyin birlikte izlenmesi anlamına gelir: kalite, maliyet, hız ve pazar sonuçları. Kalite, çıktının yayınlanmaya uygun olup olmadığını; maliyet ve hız, verimlilik artışını; yerel trafik ve dönüşümler ise yerelleştirilmiş içeriğin bir getiri sağlayıp sağlamadığını gösterir. Bunlardan sadece birini gösteren bir kontrol paneli sizi yanıltacaktır.
AI çeviriyi ölçmek neden zordur?
Makine çevirisi çıktısı, yanlış olmasına rağmen akıcı görünebilir. Bir cümle Almanca’da doğal okunabilir ancak bir ürün kısıtlamasını tersine çevirebilir veya yasal bir kavram için yanlış terim kullanabilir. Akıcılık hataları gizlediği için, “iyi okunuyor” kriteriyle değerlendiren ekipler kaliteyi aşırı derecede yüksek değerlendirme eğilimindedir.
Ayrıca bir zamanlama sorunu da vardır. Maliyet tasarrufu ilk faturada görünürken, yeni bir pazardaki sıralamalar veya dönüşümler üzerindeki etkisi aylar sürebilir. Sadece erken tasarrufları rapor eden ekipler, incelemeyi çok fazla kısabilir ve zararı ancak daha sonra görebilirler.
Hangi kalite KPI’larını izlemelisiniz?
Kalite hem insani bir ölçüye hem de otomatik bir ölçüye ihtiyaç duyar. BLEU, chrF veya COMET gibi otomatik metrikler, çıktıyı referans çevirilerle karşılaştırır ve aynı test setindeki motorları karşılaştırmak için kullanışlıdır. Gerçek bir okuyucu için tek bir sayfayı değerlendirmede zayıftırlar.
Hata tipolojisi kullanan insan incelemesi en net resmi verir. MQM çerçevesi (Çok Boyutlu Kalite Metrikleri), hataları doğruluk, terminoloji, akıcılık ve stil gibi türlere ve ciddiyet derecesine göre sınıflandırır. İncelemeciler bir örneği puanlar ve sonuç, zaman içinde izleyebileceğiniz bin kelime başına düşen hata oranıdır.
- Dil başına 1.000 kelime için MQM tarzı hata puanı
- Post-edit incelemesinden sonra düzenleme gerektirmeyen segmentlerin payı
- Makine çıktısı ile nihai yayınlanmış metin arasındaki düzenleme mesafesi
- Sözlüğünüze göre terminoloji uyumluluğu
- Yayınlamadan sonra yerel ekipler veya müşteriler tarafından bildirilen sorunların sayısı
Düzenleme mesafesi özellikle pratiktir. Eğer editörler bir dilin çıktısının yüzde 40’ını değiştiriyorsa, otomatik puanlar ne olursa olsun, motor veya komut o çift için çalışmıyor demektir.
Maliyet ve hızı nasıl ölçersiniz?
Yayınlanmış kelime başına maliyet, temel verimlilik rakamıdır. Motor veya API ücretlerini, insan post-edit’ini, inceleme süresini ve proje yönetimini dahil edin. Sadece API maliyetini eski ajans oranlarıyla karşılaştırmak, AI çıktısının hala ihtiyaç duyduğu düzenleme süresini göz ardı eder.
Hız, kaynak onayından her dilde yayınlanmış sayfaya kadar geçen süre olarak ölçülür. Bir ürün lansmanı için, ticari olarak en önemli olan şey genellikle budur: üç hafta sonra değil, lansman gününde altı dilde yayında olmak.
Editör başına verimi izleyin
Dil ve içerik türüne göre saat başına post-edit edilen kelimeler, AI’nın en çok nerede yardımcı olduğunu gösterir. Kelime oyunları içeren pazarlama metni genellikle teknik belgelerden daha ağır düzenleme gerektirir. Bu farkı görmek, içeriği doğru iş akışına yönlendirmenize yardımcı olur.
Hangi iş KPI’ları yerelleştirme değerini gösterir?
Nihai test, yerelleştirilmiş sayfaların kendi pazarlarında performans gösterip göstermediğidir. Ülkeye ve dil klasörüne veya hreflang kümesine göre filtrelenmiş Google Search Console’u ve yerel ayara göre bölümlere ayrılmış analitiği kullanın.
- Search Console’da dil klasörü başına gösterimler ve tıklamalar
- Yayınlanan sayfalara kıyasla dil başına dizine eklenmiş sayfalar
- Kaynak dile kıyasla yerel ayar başına dönüşüm oranı
- Yerelleştirilmiş açılış sayfalarındaki hemen çıkma veya etkileşim oranı
- Dil karışıklığından bahseden destek biletleri veya iadeler
Dizine eklenen ile yayınlanan sayfaları yakından izleyin. Eğer 800 Fransızca sayfa yayındaysa ancak Search Console 300’ünün dizine eklendiğini gösteriyorsa, kalite veya kopyalama sorun olabilir ve bu çözülene kadar daha fazla çeviri yardımcı olmayacaktır.
Bir yerelleştirme kontrol paneli nasıl görünmelidir?
Faydalı bir kontrol paneli tek bir ekrana sığar ve aylık olarak okunur. Kaliteyi, verimliliği ve pazar sonuçlarını her dil için yan yana koyun, tek bir sayı ile değil, bir trend çizgisi ile.
Looker Studio veya bir elektronik tabloda basit bir düzen iyi çalışır: diller için satırlar, hata puanı, düzenleme mesafesi, kelime başına maliyet, yayınlama günleri, dizine eklenmiş sayfalar, organik tıklamalar ve dönüşümler için sütunlar. Hücreleri, başlangıçta belirlediğiniz hedeflere göre renklendirin, örneğin kararlaştırılan eşiğin altındaki bir hata puanı.
Yerel incelemecilerden gelen notlar için nitel bir sütun ekleyin. Rakamlar, İspanyol okuyucular için çok resmi hissettiren bir ton veya rakiplerin farklı kullandığı bir terim gibi şeyleri kaçırır. Bu notları kısa ve spesifik tutun, sayfa bağlantısı ile, böylece bir sonraki düzenleme turu incelemecinin ne demek istediğini tartışmak yerine notlara göre hareket edebilir. Birkaç ay sonra notlar sütunu genellikle kontrol panelinin en faydalı parçası haline gelir.
Alien Road AI çeviri ölçümünü nasıl uygular?
Tipik bir çalışmada ajans bir temel çizgi ile başlar: MQM tarzı bir kontrol listesi ile puanlanmış dil başına mevcut çevrilmiş sayfaların bir örneği, mevcut kelime başına maliyet ve mevcut yayınlama süresi. Bir temel çizgi olmadan, sonraki herhangi bir rakamı okumak zordur.
Kurulum, bir sözlük, dil başına bir stil kılavuzu ve AI çıktısının yayınlamadan önce ana dili konuşan bir editöre gittiği bir inceleme iş akışını içerir. Düzenleme mesafesi, makine taslağını nihai metinle karşılaştırarak otomatik olarak kaydedilir, böylece ekip editörlerin tahminlerine güvenmek zorunda kalmaz.
Raporlama, kalite örneğini, verimlilik rakamlarını ve dil klasörü başına Search Console verilerini aylık bir görünümde birleştirir. Bir dil yüksek düzenleme mesafesi veya zayıf indeksleme gösterdiğinde, rapor sorumlu içerik türünü ve bir sonraki düzeltmeyi, örneğin sözlük güncellemeleri veya o çift için farklı bir motoru belirtir.
Yaygın ölçüm tuzakları
Birkaç tuzak tekrar tekrar ortaya çıkar ve ilk aydan itibaren bunlardan kaçınmaya değer:
- Kaliteyi sadece kısa UI dizeleri gibi kolay içerik üzerinde puanlamak
- Aynı kişinin çeviri ve inceleme yapmasına izin vermek, bu hataları gizler
- Farklı içerik karışımlarına sahip dilleri sanki eşitmiş gibi karşılaştırmak
- Trafiği yanlış yerel ayara gönderen hreflang hatalarını görmezden gelmek
- İndekslemeyi kontrol etmeden yayınlanan sayfaları başarı olarak saymak
Bu hafta nereden başlamalı
En önemli iki hedef dilinizi seçin. Her birinde yakın zamanda çevrilmiş on sayfayı örnekleyin ve ana dili konuşan bir incelemecinin basit bir MQM tarzı sayfa kullanarak hataları türüne ve ciddiyetine göre kaydetmesini sağlayın.
Aynı zamanda, son üç ay için bu dil klasörlerine filtrelenmiş Search Console verilerini dışa aktarın. Her ikisini de kelime başına maliyet ve yayınlama günleri ile tek bir sayfaya koyun. O tek sayfa sizin temel çizginizdir ve daha iyi incelemeye, daha iyi motorlara veya sadece daha fazla içeriğe yatırım yapıp yapmamanız gerektiğini hızlıca gösterecektir.
Okumaya devam edin: Yapay Zekâ Optimizasyonu · Yapay Zekâ Optimizasyonu