Von Anbietern erzeugte Inhalte mit KI übersetzen, ohne die Quelle zu verlieren.

Auf einer Plattform mit mehreren Anbietern entstehen kaufbare Inhalte nicht ausschließlich beim Plattformbetreiber. Jeder Anbieter erstellt Titel, Beschreibungen, Leistungen, Termine, Bedingungen oder Hinweise. Die Plattform möchte diese Inhalte in mehreren Sprachen verfügbar machen und nutzt dafür KI.

Die technische Übersetzung ist nur ein Teil des Problems. Gleichzeitig muss klar bleiben:

• Was hat der Anbieter ursprünglich geschrieben?
• Welche Fassung wurde automatisch erzeugt?
• Welche Übersetzung wurde manuell korrigiert?
• Wer darf welche Ebene bearbeiten?
• Welche Zieltexte sind durch eine Quelländerung veraltet?
• Welche Fassung wurde zu welchem Zeitpunkt veröffentlicht?

Ohne diese Trennung wird KI-Übersetzung schnell zu einem unkontrollierten Überschreiben von User Generated Content.

Der Quellinhalt bleibt eigenständig

Jeder Anbieterinhalt besitzt eine Quellversion.

Beispiel:

content_id:       offer_882.description
owner:            provider_4711
source_language:  de
source_version:   14
source_text:      ...
created_by:       provider_user_27
created_at:       ...

Die Übersetzungen sind davon abgeleitete Objekte:

target_language:          fr
based_on_source_version:  14
translation_version:      6
origin:                   machine_generated
status:                   published

Die Zielversion ersetzt den Quelltext nicht. Sie verweist auf ihn.

Content Ownership und Bearbeitungsrechte

Mögliche Rollen:

Anbieter

• erstellt und ändert den Quelltext,
• kann automatische Zielversionen ansehen,
• darf je Produktmodell bestimmte Übersetzungen selbst korrigieren oder freigeben,
• sieht, welche Zieltexte veraltet sind.

Plattformredaktion

• kann problematische Inhalte moderieren,
• Glossar und Qualitätsregeln pflegen,
• Übersetzungen korrigieren,
• bei Bedarf Quelltextänderungen anfordern.

KI-System

• erzeugt Vorschläge und Zielversionen,
• verändert niemals unsichtbar den Originaltext,
• dokumentiert Modell, Prompt und Kontextversion.

Nutzer

• sieht veröffentlichte Fassung,
• kann Übersetzungsfehler melden,
• erhält bei Bedarf Zugriff auf den Originaltext.

Diese Rechte sollten im Produktmodell sichtbar sein.

Automatische Übersetzung erst nach Quellprüfung

Schlecht strukturierte oder unzulässige Quellinhalte werden durch Übersetzung nicht besser. Sie können sich sogar vervielfachen.

Vor dem Übersetzungsprozess können geprüft werden:

• Pflichtangaben,
• verbotene Inhalte,
• übermäßige Großschreibung oder Formatierung,
• unzulässige Kontaktdaten,
• offensichtlich falsche Sprache,
• beschädigte Platzhalter,
• Mindest- und Maximallänge,
• sensible oder rechtlich relevante Aussagen,
• Produkt- und Eigennamen.

Abhängig vom Plattformmodell wird der Quellinhalt direkt veröffentlicht, moderiert oder zur Korrektur zurückgegeben.

Strukturierte Inhalte statt eines großen Textblocks

Eine Angebotsbeschreibung kann besser übersetzt werden, wenn ihre Bestandteile getrennt modelliert sind:

• Titel,
• Kurzbeschreibung,
• ausführliche Beschreibung,
• Leistungsumfang,
• Voraussetzungen,
• Ort,
• Stornohinweis,
• besondere Hinweise.

Struktur verbessert:

• Kontext,
• Wiederverwendung,
• gezielte Aktualisierung,
• UI-Darstellung,
• Qualitätsprüfung,
• einfache Sprache.

Die KI erhält je Feld die passende Anweisung und Risikoklasse.

Produkt- und Eigennamen schützen

Anbieterinhalte enthalten häufig:

• Markennamen,
• Veranstaltungsnamen,
• Ortsbezeichnungen,
• Personen,
• Produktserien,
• Fachbegriffe.

Ein Entity Layer kann solche Begriffe erkennen oder vom Anbieter markieren lassen. Das Übersetzungssystem entscheidet dann:

• unverändert lassen,
• bekannte offizielle Zielbezeichnung verwenden,
• transliterieren,
• mit erklärendem Zusatz versehen.

Damit wird verhindert, dass Produktnamen kreativ „übersetzt" werden.

Veröffentlichung und Kennzeichnung

Die Plattform muss entscheiden, ob automatisch erzeugte Texte gekennzeichnet werden.

Mögliche Modelle:

• keine sichtbare Kennzeichnung, wenn Qualität und Verantwortungsmodell dies zulassen,
• Hinweis „automatisch übersetzt" mit Option zum Original,
• Kennzeichnung nur bei noch nicht bestätigten Fassungen,
• Anbieterfreigabe vor Veröffentlichung,
• Plattformfreigabe für kritische Kategorien.

Entscheidend ist, dass das interne Datenmodell die Herkunft immer kennt – auch wenn sie nicht in jeder Oberfläche prominent angezeigt wird.

Manuelle Korrekturen als eigene Ebene

Ein Anbieter oder die Redaktion verbessert eine französische Fassung. Diese Änderung sollte als neue Zielversion gespeichert werden.

Zu unterscheiden sind:

• rein sprachliche Korrektur,
• fachliche Korrektur wegen Übersetzungsfehler,
• abweichende marktspezifische Formulierung,
• Erweiterung um zusätzliche Information.

Die letzte Kategorie ist besonders wichtig: Fügt jemand im Zieltext Informationen hinzu, die im Quelltext nicht vorkommen, ist es keine reine Übersetzung mehr. Das System sollte diese Abweichung sichtbar machen und gegebenenfalls eine Quelltextaktualisierung verlangen.

Quelländerungen machen Zieltexte potenziell veraltet

Ändert der Anbieter seinen Inhalt, werden alle davon abgeleiteten Zielversionen bewertet.

Mögliche Reaktion:

• unverändert gültig bei formaler Korrektur,
• automatisch neu übersetzen bei kleiner Änderung,
• nur veränderte Segmente aktualisieren,
• manuell bearbeitete Zielversion zur Prüfung markieren,
• Veröffentlichung temporär mit altem Text fortsetzen,
• Zieltext ausblenden, wenn die Änderung kritisch ist.

Die Plattform kennt dabei die Basisversion jeder Übersetzung und kann genau zeigen, welche Fassung nicht mehr aktuell ist.

Anbieter-Self-Service ohne Qualitätsverlust

Ein gutes Anbieterportal kann zeigen:

• Quelltext und aktive Version,
• verfügbare Sprachen,
• Übersetzungsstatus,
• letzte Aktualisierung,
• automatisch erzeugte Fassung,
• manuelle Korrekturen,
• offene Feedbackmeldungen,
• Grund einer blockierten Veröffentlichung.

Anbieter können dadurch Verantwortung übernehmen, ohne das technische Localization-System verstehen zu müssen.

Moderation und Haftungsgrenzen im System abbilden

Marketplace-Inhalte können sensible Behauptungen, Bedingungen oder rechtlich problematische Aussagen enthalten. Übersetzung darf nicht mit inhaltlicher Freigabe verwechselt werden.

Die Plattform kann getrennte Status führen:

• Quellinhalt moderiert,
• Übersetzung formal geprüft,
• Übersetzung fachlich bestätigt,
• Veröffentlichung freigegeben.

So bleibt sichtbar, welche Prüfung tatsächlich stattgefunden hat.

Qualität und Feedback

Fachliche Signale:

• Korrekturquote je Anbieter oder Kategorie,
• häufig gemeldete Begriffe,
• veraltete Zieltexte,
• durchschnittliche Zeit bis Übersetzung,
• Anteil durch Anbieter bestätigter Fassungen,
• Inhalte mit stark abweichenden Zielversionen,
• Quelltexte mit wiederkehrenden Qualitätsproblemen.

Diese Daten können nicht nur die Übersetzung verbessern. Sie zeigen auch, wo das Anbieter-Onboarding oder die Eingabeoberfläche klarer werden sollte.