Yapay zekâ çağında, ürün ekipleri hiç olmadığı kadar hızlı teslimat yapıyor—ancak yerelleştirme asıl darboğaz değil. Asıl sorun, ekiplerin çoğunun hâlâ İngilizce öncelikli bir dünya için geliştirme yapması ve yerelleştirmeyi sürecin sonunda gerçekleştirilecek bir temizlik adımı olarak görmesi.
Ekipler özelliklerin kapsamını İngilizce belirliyor, kullanıcı hikâyelerini İngilizce yazıyor, İngilizce test ediyor ve çevirinin hızlı bir takip işi olduğunu varsayarak lansmana ilerliyor. Sonra gerçeklerle karşılaşıyorlar: Kullanıcıların tamamı, geliştirilen ürünü anlamlı bir şekilde kullanamıyor. Araştırmalar, kullanıcıların %76'sının ürünleri kendi dillerinde tercih ettiğini ve yalnızca %67'sinin karma dilli deneyimleri tolere edeceğini gösteriyor. Bu fark bir çeviri sorunu değil, ürün tasarımı başarısızlığıdır.
Bunu her yerde görebilirsiniz. iPhone bildirimleri klasik bir tuzaktır: Ekipler uygulamayı yerelleştirir, ancak hiç kimse Almanca metin genişlemesini veya Çince metin kısalmasını hesaba katmadığı için bildirimler bozulur. Aynı şey ücretli kullanıcı ediniminde de yaşanır. İngilizce reklam metni kusursuz bir şekilde sığar—ta ki çeviriyle genişleyip karakter sınırları nedeniyle Google veya Meta tarafından reddedilene kadar.
Bu bir araç sorunu değil. Bu bir iş akışı sorunu.
Yapay zekâ çevirisi hızı artırdı ve maliyetleri düşürdü, ancak en başından itibaren küresel kullanıcılar için tasarlanmamış bir süreci düzeltmiyor. Küresel ölçekte gerçekten hızlı hareket eden ekipler yalnızca daha hızlı çeviri yapmıyor—ürünlerin tasarlanma, test edilme ve ilk günden itibaren teslim edilme biçimine yerelleştirmeyi dâhil ediyor.
Uygulamada bunun nasıl göründüğüne bakalım.
1. Otomatik çeviriyi tetiklemek için kod deponuzu bağlayın
Sorun: Geliştiriciler yeni kullanıcı arayüzü dizelerini içeren kodları gönderiyor ve haftalar sonra biri bunları çeviri için ayıklamayı hatırlıyor. Çeviriler geri geldiğinde özellik İngilizce dışındaki pazarlarda çoktan kullanıma sunulmuş oluyor ve uluslararası ekipler güncel olmayan bir derleme üzerinde çalışıyor.
Çözüm: Çeviri iş akışlarının her kod gönderiminde tetiklenmesi için yerelleştirme platformunuzu doğrudan GitHub, GitLab veya Bitbucket'a bağlayın. Bir geliştirici yeni çevrilebilir dizeler içeren değişiklikleri işlediğinde sistem bunları otomatik olarak ayıklar, yapay zekâ çevirisi için gönderir ve tamamlanan çevirileri bir çekme isteği olarak geri gönderir.
Nasıl uygulanır:
- Dalları bağlamak için yerelleştirme platformunuzun yerel GitHub entegrasyonunu kullanın
- Kaynak dosyalardaki (JSON, YAML, gettext PO) yeni dizeleri algılayacak şekilde sistemi yapılandırın
- Çeviriler hazır olduğunda ekibinizi bilgilendirmek için web kancası bildirimlerini ayarlayın
- Kaynak yerel ayarınızı hedef yerel ayarlarla eşleyin (ör. en-US → fr-FR, de-DE, ja-JP)
Dikkat edilmesi gerekenler: Tüm dizelerin hemen çevrilmesi gerekmez. Hata ayıklama mesajlarını veya hâlâ özellik bayraklarının arkasında bulunan deneysel özellikleri hariç tutacak kurallar yapılandırın. Çeviri öncelik seviyelerini yayın takvimlerine göre belirleyin. Kritik kullanıcı arayüzü dizeleri doğrudan yapay zekâ çevirisine gönderilebilirken pazarlama metinleri insan incelemesi gerektirebilir. Müşterilere, hangilerinin insan müdahalesi gerektirdiğine ve hangilerinin yapay zekâ tarafından ele alınabileceğine karar vermeleri için her gün yardımcı oluyorum; hüküm ve koşullar, gizlilik politikaları ve hukuki sonuçları olan her şey mutlaka insan gözüyle incelenmelidir.
İzlenecek metrikler: Kod işlemesinden çevrilmiş çekme isteğine kadar geçen süre (24 saatin altında olması hedeflenmeli), tüm dillerde eş zamanlı yayınlanan sürümlerin yüzdesi. Doğru otomasyon kurulduğunda ekipler, sürecin büyük kısmının manuel olduğu döneme kıyasla aynı anda çok daha fazla dile yayın yapabilir.
Have an account? Log In
2. İlk günden itibaren gerçekçi çevrilmiş içerikle tasarım yapın
Sorun: Tasarımcılar arayüzleri Lorem Ipsum veya kısa İngilizce yer tutucu metinlerle test ediyor. Gerçek Almanca çeviri %30 daha uzun geldiğinde düğmeler bozuluyor, gezinme menüsü beklenmedik şekilde satır atlıyor ve tüm düzenin yeniden oluşturulması gerekiyor. Bunun lansmanları defalarca raydan çıkardığını gördüm. Bir ekip, İsveççe bir "şifrenizi mi unuttunuz" özelliğini kullanıma sundu; çeviriden sonra bildirimde bağlantı kesildiği için kullanıcılar uygulamanın tamamına erişimlerini kaybetti.
Çözüm: Prototip oluşturma aşamasında doğrudan tasarım araçlarınızda gerçekçi çeviriler üretmek için yapay zekâyı kullanın. Almanca %20-30, Rusça %15 oranında genişler ve bazı Asya dilleri kısalır. En baştan bu değişkenlikle tasarım yapmak, tüm kullanıcılara fayda sağlayan daha iyi düzen kararlarını zorunlu kılar.
Nasıl uygulanır:
- Tasarım aracınızı (Figma, Sketch, Adobe XD) yerelleştirme platformunuzun eklentisine bağlayın
- Tasarım oluştururken hedef dilleriniz için örnek çeviriler üretin
- Düzenleri beklenen en uzun genişlemeyle (genellikle Almanca veya Fince) test edin
- Sabit genişlikli öğeler yerine esnek kapsayıcılar ve dinamik metin boyutlandırması oluşturun
Dikkat edilmesi gerekenler: Tek dikkate alınması gereken ölçüt karakter sayısı değildir. Arapça veya İbranice gibi bazı diller sağdan sola okunur ve aynalanmış düzenler gerektirir. Okunabilirlik için Japonca ve Çince genellikle daha büyük yazı tipi boyutlarına ihtiyaç duyar. Bu değişkenlikleri erkenden test edin.
Takip edilecek metrikler: Yayınlama sonrası dil başına düzenlenen yerleşim sorunlarının sayısı, değişiklik yapılmadan tüm dillerde çalışan kullanıcı arayüzü bileşenlerinin yüzdesi.
3. Çeviri kalite kontrollerini CI/CD işlem hattınıza dahil edin
Sorun: Çeviriler bozuk değişkenler, eksik biçimlendirme etiketleri veya karakter sınırlarını aşan dizelerle yayına alınır. Bu sorunlar, kullanıcılar hata mesajlarıyla ya da bozuk arayüzlerle karşılaştığında yalnızca üretim ortamında ortaya çıkar.
Çözüm: Çeviri doğrulamasını sürekli entegrasyon işlem hattınıza dahil ederek kalite güvencesini otomatikleştirin. AI, çevirileri marka sözlüğünüzle karşılaştırabilir, olası sorunları işaretleyebilir ve değişkenler ile HTML etiketleri gibi teknik öğelerin olduğu gibi kalmasını sağlayabilir.
Nasıl uygulanır:
- Çeviri doğrulamasını, lint denetimleri ve birim testlerinin yanında CI/CD işlem hattınızın bir adımı olarak ekleyin
- Eksik değişkenler (%s, {username}), bozuk HTML etiketleri, aşılmış karakter sınırları ve sözlük ihlalleri için otomatik kontroller yapılandırın
- Küçük marka tutarlılığı sorunlarını otomatik olarak düzeltmek için AI destekli son düzenlemeyi yapılandırın
- Derlemenin, kritik dizelerde hata bulunması durumunda tamamlanmaması için başarısızlık koşulları oluşturun
Dikkat edilmesi gerekenler: Kalite kapılarını aşırı otomatikleştirmeyin. AI teknik hataları yakalayabilir; ancak yasal metinler veya tıbbi bilgiler gibi yüksek riskli içeriklerde kültürel uygunluk ve duygusal ton için hâlâ insan değerlendirmesi gerekir. Marka adları da özel dikkat gerektirir. Adları gerçek isimler olan çok sayıda müşteriyle çalışıyoruz.
Uygun koruma mekanizmaları olmadan AI çeviri sistemleri, bunları markalar yerine yaygın sözcükler olarak değerlendirir ve cümlelerin anlamını tamamen değiştirir. Neyse ki AI ile çeviri yapmadan önce marka terminolojisini doğru şekilde ayarladıysanız sistem, bu sorunların çoğunu üretim ortamına ulaşmadan önce yakalar.
Takip edilecek metrikler: Yayın öncesinde yakalanan çeviri hatalarının yayın sonrasında yakalananlara oranı, ilk denemede otomatik QA kontrolünden geçen çevirilerin yüzdesi.
4. Sürekli uluslararası test için AI kullanın
Sorun: QA ekipleri İngilizce sürümü kapsamlı şekilde test eder; ancak uluslararası sürümler en iyi ihtimalle yüzeysel kontrollerden geçirilir. Her yerel ayarı test etmenin sistematik bir yolu olmadığı için metinlerin kesilmesi, bozuk tarih biçimleri veya para birimi dönüştürme hataları gibi sorunlar gözden kaçar.
Çözüm: Modern AI çevirisi, test ve doğrulama iş akışları için yeterince güvenilirdir. Birden çok dilde test içeriği oluşturun, çevrilmiş dizelerle otomatik kullanıcı arayüzü testleri çalıştırın ve uluslararasılaştırma sorunlarını maliyetli yeniden geliştirmelere dönüşmeden önce yakalayın.
Nasıl uygulanır:
- Mevcut test paketlerinizi yalnızca İngilizceye değil, birden çok yerel ayara karşı çalışacak şekilde genişletin
- Hedef dillerde test verileri (kullanıcı adları, adresler, ürün açıklamaları) oluşturmak için AI kullanın
- Uluslararası telefon numaraları, posta kodları ve özel karakterlerle form doğrulamasını test edin
- Metin uzunluğu değiştiğinde ortaya çıkan yerleşim sorunlarını yakalamak için görsel gerileme testleri çalıştırın
Dikkat edilmesi gerekenler: Bazı uluslararasılaştırma hataları yalnızca belirli dil kombinasyonlarıyla ortaya çıkar. Farklı özelliklere sahip dilleri test edin: çok uzun sözcükler (Almanca), sağdan sola yazılan metin (Arapça), Latin alfabesi dışındaki karakterler (Çince), özel aksan işaretleri (Vietnamca).
AI'nin kullanılabilir eğitim verilerine bağlı sınırlamaları da vardır. Bu dillerde çevrimiçi içerik bol olduğu için İngilizce, İspanyolca ve Çince çeviriler genellikle güçlüdür. Ancak Rusçaya veya daha az yaygın diğer dillere çeviri yaparken LLM'nin güvenilir çeviriler üretmek için yeterli bağlamı olmayabilir. Kaliteyi nasıl doğrulayacağınızı veya halüsinasyonları nasıl yakalayacağınızı önceden düşünmeniz önemlidir; özellikle de ekibinizde ana dili bu olan kişiler bulunmuyorsa.
Takip edilecek metrikler: Testlerde bulunan uluslararasılaştırma hatalarının üretimde bulunanlara oranı, yerel ayarlar arasındaki test kapsamı.
5. Dinamik içeriğin çevirisini otomatikleştirin
Sorun: Uygulamanız, önceden çevrilemeyen kullanıcı tarafından oluşturulan içerikleri, müşteri destek yanıtlarını veya gerçek zamanlı bildirimleri görüntüler. AI mevcut kalite düzeyine ulaşmadan önce en iyi seçenek çoğu zaman UGC'yi tamamen çevirmemekti; çünkü bu işlem çok pahalı olurdu ve kalite standartlarını karşılamazdı. Ancak bu durum, uluslararası kullanıcıların yerelleştirilmiş arayüz öğeleri ile yerelleştirilmemiş içeriğin bir karışımıyla karşılaşmasına ve tutarsız bir deneyim yaşamasına neden olur.
Çözüm: İstek üzerine çevrilmesi gereken dinamik içerikler için API tabanlı AI çevirisi kullanın. Sık istenen çevirilerin anında alınmasını, yeni içeriğin ise neredeyse gerçek zamanlı olarak çevrilmesini sağlayacak akıllı önbelleğe alma sistemi kurun.
Nasıl uygulanır:
- İsteğe bağlı çeviri için yerelleştirme platformunuzun API'sine bağlanın
- Akıllı önbelleğe almayı uygulayın—yaygın ifadelerin ve sık kullanılan içeriklerin çevirilerini depolayın
- Geri dönüş mantığını yapılandırın: Bir çeviri önbelleğe alınmamışsa AI çevirisi isteyin ve sonuçları bir saniyeden kısa sürede döndürün
- Tutarlılığı korumak için çeviri belleğini kullanın
Dikkat edilmesi gerekenler: API tabanlı çeviri gecikme ve maliyet ekler. İstekleri toplu hâle getirerek, agresif bir şekilde önbelleğe alarak ve yalnızca kullanıcıların gerçekten talep ettiği içerikleri çevirerek optimizasyon yapın. Çeviri API'si kullanımınızı dikkatle izleyin.
İzlenecek metrikler: Çeviri istekleri için API yanıt süresi, önbellek isabet oranı ve çevrilen bin karakter başına maliyet. Artık AI, önceki içeriğe dayanarak güvenilir bir şekilde yeni çeviriler oluşturabildiğine göre dinamik içeriği yerelleştirmek, bütçe kısıtları dâhilinde gerçekten uygulanabilir.
More Articles
İşe yaramasını sağlamak
Bu beş yaklaşım, sıralı olarak uygulandığında en iyi şekilde çalışır. Temel otomasyon işlem hattını oluşturmak için kod deponuzu bağlayarak başlayın. Bu yapı kararlı hâle geldiğinde tasarım aşamasındaki çevirileri ve kalite kontrollerini ekleyin. Ardından uluslararası testlere geçin ve son olarak dinamik içeriği ele alın.
Yerelleştirme, işlem sonrasında yapılan bir çalışma değildir; iş akışına yerleştirilmelidir.
Lyft, bunun uygulamada nasıl göründüğüne iyi bir örnektir. Uygulamalarını İngilizcenin ötesine genişletmek istiyorlardı ve İspanyolca ile başlamışlardı; ancak kısa vadeli yol haritalarında daha fazla dil vardı. Sorun hacimdi—operasyonlar büyük ölçüde manuel yürütüldüğü için ekip, çeviri iş yükünün personel bulabileceklerinden daha hızlı arttığını görebiliyordu. Ekiplerini genişletmek ya da iş akışlarını daha verimli hâle getirmek için AI'dan yararlanmak arasında seçim yapmak zorundaydılar.
Otomasyonu seçtiler ve Lyft ile birlikte yerelleştirme iş akışlarını yeniden tasarlayarak web sitesi, uygulama, yardım merkezi ve geliştirici materyallerinin çevirisini gerçek zamanlı olarak otomatikleştirdik. Önceden hazırlanmış bir Contentful entegrasyonuna sahip Smartling platformunu uyguladılar. Bu sayede tüm içerik türleri genelinde otomatik iş akışları yapılandırabildiler ve kendilerini yavaşlatan manuel aktarımların çoğunu ortadan kaldırdılar.
Sonuç olarak yeni içeriği kullanıma sunma süresinde %50 azalma sağlandı ve Lyft, yol haritasını değiştirmeden veya daha fazla ekip üyesi işe almak zorunda kalmadan tüm uygulama deneyimini sekiz yeni dilde sunabildi.
Yerelleştirme, zaten rahatça kullandığınız süreçlerin bir parçası hâline geldiğinde küresel genişleme, projenin yeniden yazılmasını gerektiren bir çalışma olmaktan çıkıp bir yapılandırma değişikliğine dönüşür.
Ürün yöneticilerinin farklı yapması gerekenler
Bu değişim, ekiplerin "tamamlandı" ifadesinin ne anlama geldiğini düşünme biçimini değiştirmeyi gerektirir. Geliştirme ortamınızda çalışan özellikleri kullanıma sunmak yeterli değildir. Bu özelliklerin, kullanıcılarınızın gerçekten bulunduğu ortamlarda da çalışması gerekir.
Ürün yöneticilerinin kullanıcı hikâyesi tanımlarına uluslararası hususları dâhil etmesi gerekir. Tasarımcıların gerçekçi çeviri içeriğiyle prototip oluşturması gerekir. Mühendislerin, içerik uzunluğu veya yönü değiştiğinde bozulmayan sistemler geliştirmesi gerekir.
Küresel ölçekte başarılı olan ürünler, en başından itibaren küresel olarak tasarlanan ürünlerdir. Araçlar mevcut. Soru şu: Ekibiniz yalnızca İngilizce konuşulan bir dünya için tasarım yapmaya devam mı edecek, yoksa hâlihazırda hizmet sunmaya çalıştığınız küresel pazar için geliştirmeye mi başlayacak?
