在全球化背景下，紧跟内容本地化需求已逐渐成为企业赢得未来竞争的核心优势。为实现这一目标，企业需采纳新一代人工智能驱动的自动化技术，并提升组织内部的透明度和沟通效率。接下来，我们将深入探讨这一持续增长的需求，以及人工智能的最新进展与组织变革如何共同为这一问题提供解决方案。

挑战与机遇并存

当今企业在内容领域面临的现实复杂而多面：

• 智能路由必须成为每个成熟渠道不可或缺的一部分，因为内容之间的价值差异显著。
• 自动化技术是处理不断增长的内容积压并控制成本的关键所在。
• 本地化过程中的质量测量不能仅仅依赖人工，而需要在多个阶段进行自动化评估。

更为重要的是，当企业无法有效管理内容激增，无法用客户的语言与之沟通时，将会错失宝贵的商机。Nimdzi Insights的研究显示，若能提供语言选择，70%的犹豫或不愿消费者可能会促成交易，从而使企业的潜在市场规模翻倍。此外，90%的受访者表示，产品以他们的母语提供将极大提升他们的购买意愿，这意味着巨大的市场潜力尚待挖掘。

同时，质量保障也是一个不容忽视的问题。当企业需要快速推出多个版本的着陆页时，如何确保这些页面的质量达到预期标准？答案在于新兴的自动化技术。

自动化工作流与质量绩效评估

在理想的本地化流程中（如图1所示），一个统一的质量框架将设定明确的质量目标，这一目标将贯穿于流程的每一个阶段，包括人工审查。最终，这样的系统将实现高度自动化，仅需最少的人工干预；小问题将由人工智能自动解决，而人类则专注于最关键的环节。

[图1：示例工作流自动化图]

该自动化工作流极大地优化了内容审查过程，并为持续改进提供了有力的反馈循环。

内容分层的新视角

未来自动化技术的一个重要发展方向是内容分层。这一策略承认任何给定内容资产都具备两个核心维度：

• 保质期：内容的使用寿命有多长？它是长期有效且持续可见的，还是短暂出现后很快消失？
• 影响力：内容对推动业务成果和收入的贡献有多大？

企业应将主要资源和时间分配给那些对业务成功具有重大影响的内容。因此，未来的本地化解决方案必须在自动化工作流中集成功能，以识别和决策此类内容。

大型语言模型（LLM）可以深度融入本地化流程，实现资产在系统内的智能识别、匹配和路由。在每个检查点，都可以设定内容路由的阈值，以反映特定用例的容错率，这一设定基于内容的保质期和对企业的重要性。

质量保证的新维度

如何衡量优化工作流程的努力是否取得实效？这需要建立一个共享的指标体系。确保内容不仅准确无误，而且能达到预期目的至关重要。这要求我们在所有工作环节中都紧盯最终目标和用户需求。

本地化翻译团队往往将“质量保证”局限于错误纠正，但实际上，“质量”更关乎内容是否能驱动用户采取期望的行动或实现预期的结果。这是未来本地化工具在进行各阶段自动化质量检查时必须应用的视角。

例如，在营销领域，A/B测试是一种通过比较本地化内容与非本地化版本来了解客户需求的关键策略。通过引入多个内容版本，企业可以识别出推动客户参与的特定元素，从而提升营销效果。在用户支持方面，也采用了类似的策略，这显著提升了用户的理解程度并减少了支持查询，尤其是关于功能使用的查询。本地化的支持材料能带来更佳的用户体验和更有效的支持操作，因为它可以提高理解度并消除歧义。

此外，还需要密切监测受本地化翻译影响的其他指标，如市场渗透和增长。跟踪市场份额和销售增长可以提供关于本地化策略有效性的宝贵洞察。同时，在跨国公司中，内部沟通的本地化质量对全球团队员工的满意度具有重要影响。

指标共享与跨团队协同

对于那些致力于了解本地化“适用性”的人来说，现在就开始在整个组织中共享指标和成果至关重要。我们都在收集数据和评估性能，但确保同事和供应商了解并充分理解他们工作的更大背景和影响是成功的关键。

对于处理本地化内容的非本地化团队而言，保持透明度尤为重要。公开与扩展的本地化团队（包括供应商）分享指标，可以突出他们在内容生命周期指标中的具体贡献。这种方法有助于更深入地理解本地化如何影响整体业务目标，如用户参与度、市场渗透和客户满意度。

同样地，本地化团队应主动寻求了解他们的内部和外部客户如何定义成功。目标不仅仅是遵守标准的本地化指标，而是将这些指标与对购买者和用户重要的因素相结合。通过开发一个框架，该框架将典型的本地化指标与这些更广泛的业务目标相结合，我们可以创建一个更加连贯和有效的策略。

这种增强的指标共享生态系统将培育出一种持续改进和创新的文化。当这些指标反馈到您的自动化本地化管道中时，它们将为未来的内容提供情境化的指导。这将使本地化过程从孤立的任务转变为组织全球成功叙事中的核心战略组成部分。