2025年跨境电商语言障碍与智能翻译解决方案

跨境电商中的语言障碍与智能翻译解决方案在全球化的2025年,跨境电商业务已遍布全球。然而,语言障碍却成为了跨境电商发展中亟待解决的问题。阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室智能翻译解决方案方向负责人施杨斌指出,许多卖家在与买家交流时,难以准确理解对方的意图。在【风口星网111大会】上,施杨斌向跨境电商卖家全方位展示了智能翻译在AI场景中的应用,以及其所面临的技术挑战和亮点,旨在帮助卖家打破语言沟通的壁...

栏目:跨境电商 作者:进风口 浏览:256

2025年跨境电商语言障碍与智能翻译解决方案

跨境电商中的语言障碍与智能翻译解决方案

在全球化的2025年,跨境电商业务已遍布全球。然而,语言障碍却成为了跨境电商发展中亟待解决的问题。阿里巴巴达摩院机器智能技术实验室智能翻译解决方案方向负责人施杨斌指出,许多卖家在与买家交流时,难以准确理解对方的意图。

在【风口星网111大会】上,施杨斌向跨境电商卖家全方位展示了智能翻译在AI场景中的应用,以及其所面临的技术挑战和亮点,旨在帮助卖家打破语言沟通的壁垒。

智能翻译特定的AI场景在跨境电商领域的具体应用

1、跨境电商业务语言复杂性

(图/施杨斌演讲PPT截图)

施杨斌表示,语言问题是跨境电商领域的一大难题。如PPT截图所示,18个主要跨境电商国家分布在不同地区,而卖家可视为不同的原发商品,涵盖了英文、俄语、西语等多种语言的商品。这些卖家将商品销售给左边18个不同国家的买家,同时,下方还涉及包括阿里内部以及物流、支付、营销领域内的其他电商平台。不同的领域需要不同的语言,足见跨境电商语言业务的复杂性。

2、智能翻译在跨境电商全链路的应用

(图/施杨斌演讲PPT截图)

(1)卖家开展跨境业务时,需要使用多语言的本地化网站或APP,这涉及到网站文案的多元化、国际化标准扫描、本地化测试以及网规、网站信息的本地化。

(2)当卖家拥有本地化站点后,需要为APP或网站进行引流拉新,这就涉及到引流词的多元化、引流标题商品的多元化、多元创意文案以及多元的类目。

(3)卖家将用户引流到自己的网站后,需要思考如何提高到站的修复转化率,这涉及到多元的搜索、多元的类目等。

(4)当用户成功找到自己想要购买的商品时,需要考虑如何提高用户的购买转化率,如上图D到O的转化率,这就需要实现商品所有详情信息的多元化,包括标题、评论以及UGC的内容。

(5)最后,用户下单成功后还涉及物流支付环节,包括支付物流以及关检务过程中问题的解决。当货物送达买家手中,卖家需要考虑如何提高留存复购率,这包括多元实时沟通和智能客服等。

针对以上每一个步骤,施杨斌从到站搜索和留存复购方面为卖家进行了具体的案例分析。

(1)多元的搜索。搜索是大部分流量的入口,首先要解决的是报关问题。以一个俄罗斯人在本地电商平台搜索商品为例,其输入为俄语,但大部分搜索引擎底层技术基于英语做索引。如何让输入俄语后页面能展示出他想要的商品信息,这便是解决商品报关的关键。具体做法包括:对关键词进行语种识别、智能纠错并翻译成英文,通过搜索引擎检索,展示买家所需商品。

其次,要进行展示的优化。以淘宝场景为例,卖家为提高搜索透出率,会使用很多重叠词和修饰词。当卖家进行跨境贸易时,将中文商品直接翻译成英文或俄语,商品标题会变得很长,以致于搜索展示页只能看到前面几个单词,导致本地买家难以理解标题含义。通过展示优化,搜索页面会根据不同地区消费者的习惯进行智能标题改写,将长标题改为短标题,然后再进行机器翻译。最终呈现的是品牌+两三个修饰词+品类词,使标题更加清晰明了。

(2)搜索转化率。通过用户的行为来反哺两个智能算法:一是通过搜索词的优化,比如某些高流量的搜索词,搜索结果对用户的点击、CTR转化率很高。卖家可以将这些词筛选出来,人工辅助找出这些词存在的问题,再反馈给机器翻译;二是通过不断的业务指标驱动的算法优化路径来提升翻译和标题改写算法,最终使结果向业务指标提升的方向靠拢。

搭建电商领域机器翻译引擎的挑战和技术亮点

1、电商场景机器系统的挑战

• 翻译质量方面,电商场景对翻译结果的可读性要求较高,相关领域关键信息翻译的准确性至关重要,同时需要灵活的干预机制,特别是电商的关键术语、商品的品名、数字和商品的型号、规格等,翻译的准确度要求极高。

• 服务要求上,电商平台对整体服务的稳定性和多区域的覆盖能力要求很高,同时需要具备高响应程度,用户不可能在商品详情页渲染时等待过长时间,甚至半分钟都难以忍受。

• 快速迭代方面,由于跨境电商业务的迅速发展,针对更多国家的市场拓展和更多语言翻译的需求,卖家对速度的要求非常迫切,因此需要具备快速迭代的能力。

2、电商翻译系统的技术亮点

为了应对上述三个挑战,阿里翻译团队从模型、数据、工程三方面着手。

在模型方面,采用机器翻译多模型翻译的方案,将不同的模型应用于各自擅长的领域。例如,神经网络翻译机器擅长文本和口语化的翻译,可应用于商品翻译、评论和沟通场景;统计机器翻译适用于短文本,如标题搜索和属性等场景;规则翻译主要用于数字、日期、单位地址和菜单等的翻译;翻译记忆则是先通过人工翻译的记忆库进行精准匹配。

卖家可以结合业务指标数据对头部商品进行翻译质量自动评估,若发现翻译质量不达标,能够更有针对性地对头部商品质量进行优化,以实现业务指标的提升。

在数据方面,数据的优势在于其是人工智能的基础,数据的规模和质量直接影响模型的智能程度。

在工程方面,分布式训练能够加快整体模型训练的速度,并行计算和性能优化可以提升整体的存储量和响应时间。

(文/风口星网 吴桂真)

【最新相关新闻信息】据最新报道,随着跨境电商的不断发展,越来越多的企业开始加大在智能翻译技术方面的投入,以提升跨境交易的效率和用户体验。一些新兴的科技公司也纷纷加入到这个领域,推出了更加智能化、个性化的翻译解决方案,为跨境电商行业的发展注入了新的活力。

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