這兩天被小語種的事情搞得焦頭爛額,基本沒什么心思去做什么別的事情。好在花了快 3 天時(shí)間吧,嘗試出了一種自認(rèn)為性價(jià)比還算不錯(cuò)的小語種發(fā)布方案,這里分享一下。

      在介紹大體邏輯之前,我想聊聊小語種到底要不要做。

      其實(shí)這個(gè)問題仁者見仁,深度討論下去似乎意義不大。畢竟是否要部署小語種,跟產(chǎn)品情況、運(yùn)營人員的配置情況息息相關(guān)。就我現(xiàn)在有的這幾個(gè)站點(diǎn)而言,上一版本使用谷歌翻譯出來的內(nèi)容,其出詞、排名之類的數(shù)據(jù)都還不錯(cuò),且陸陸續(xù)續(xù)不斷有小語種國家的詢盤郵件過來。所以正是這樣的些許正反饋,會堅(jiān)定我去做小語種的想法。

      既然要做,下一步就涉及到怎么做的問題。

      之前我的方案是,使用小語種插件的谷歌自動翻譯,將母站翻譯成對應(yīng)的小語種子站。這種方案的好處主要有兩個(gè),其一是省錢,畢竟谷歌翻譯的 API 是免費(fèi)的。其二是省時(shí),這種自動翻譯的方案,基本上點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo),一個(gè)上午就能做得很完善了。

      但是這種方案,有個(gè)比較大的缺點(diǎn),就是翻譯內(nèi)容的質(zhì)量不能保證。很多時(shí)候,翻譯出來的東西,老外看得不知所云。由于內(nèi)容質(zhì)量不高,自然后續(xù)會不斷掉收錄、掉關(guān)鍵詞與排名,甚至可能因?yàn)檎军c(diǎn)質(zhì)量不高而影響母站(這個(gè)點(diǎn)之前的文章中聊過)。

      所以正是基于這樣的問題,現(xiàn)在我就想利用 OpenAI、或者是利用 DeepL 這種精準(zhǔn)度比較高的翻譯軟件去重新做小語種內(nèi)容。

      但新問題又來了,利用 Open AI 的話去做的話,需要花費(fèi)大量精力到 Prompt 的訓(xùn)練上(且后續(xù)的文案整理也需要很多時(shí)間),而使用 DeepL 去做,則需要為其昂貴的 API 付費(fèi)(至于費(fèi)用前面的文章中也有分享)。所以我就這幾天一直在找折中方案,畢竟我的網(wǎng)站很多,網(wǎng)站內(nèi)容也很多。

      好在今天看到了一絲曙光(上圖紅框部分),可以看到 DeepL 的網(wǎng)頁版不限制翻譯的次數(shù)與內(nèi)容。那我便完全可以利用這個(gè)規(guī)則,去實(shí)現(xiàn)免費(fèi)翻譯的目的。

      具體方案,將網(wǎng)頁上的詞條逐個(gè)整理下來,然后利用 DeepL 的網(wǎng)頁版翻譯成對應(yīng)的小語種,再回填到自己的網(wǎng)站上。

      可能你會好奇,要是這么做的話,不還是得花費(fèi)大量時(shí)間精力嘛。也許對于不會技術(shù)的你來說,是有點(diǎn)點(diǎn)問題,但你要是有一些許技術(shù)基礎(chǔ)的話,你會發(fā)現(xiàn)這個(gè)過程真的是全自動的。

      整理網(wǎng)頁上的詞條,可以使用手動方式,畢竟更精準(zhǔn)。如果內(nèi)容很多,則可以使用 Python 爬蟲的方案,基本全自動了。

      然后將詞條放到 DeepL 翻譯,以及翻譯內(nèi)容的回填,則都可以使用 RPA 的方案全自動進(jìn)行,基本不要花費(fèi)什么精力。

      這種方案我今天寫了一版出來,總體的效果還不錯(cuò)。讓我最滿意的點(diǎn),就是完全解放了我自己的時(shí)間,畢竟時(shí)間寶貴,要花在更值得浪費(fèi)的事情上。


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