{"id":158912,"date":"2026-10-30T09:00:00","date_gmt":"2026-10-30T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/automatisierte-ubersetzungs-workflows-die-einen-slogan-von-einem-vertrag-unterscheiden-konnen\/"},"modified":"2026-11-04T14:19:46","modified_gmt":"2026-11-04T13:19:46","slug":"automated-translation-workflows-by-content-type","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/","title":{"rendered":"Automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows, die einen Slogan von einem Vertrag unterscheiden k\u00f6nnen"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei einem Slogan, einer Rechtsklausel und einer Produktbeschreibung k\u00f6nnen unterschiedliche Fehler auftreten. Deshalb sollten sie nicht denselben Workflow durchlaufen. Hier erf\u00e4hrst du, was du f\u00fcr welchen Inhaltstyp automatisieren kannst, wie du die Ergebnisse pr\u00fcfst und wo weiterhin ein Mensch gebraucht wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mein Team k\u00fcmmert sich um die Lokalisierung der eigenen Inhalte von Phrase. Daf\u00fcr verwenden wir nicht nur einen Workflow. Artikel im Hilfe-Center werden h\u00e4ufig erstellt und aktualisiert. Sie profitieren stark von unserem Translation Memory und unserer Termbank und durchlaufen deshalb eine automatisierte \u00dcbersetzung mit wenig oder ganz ohne menschliche \u00dcberpr\u00fcfung. Der Blog erh\u00e4lt aus einem anderen Grund die gleiche Behandlung: Terminologie ist dort kein Problem, und Geschwindigkeit und Kosten stehen an erster Stelle.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Produkt-UI und Marketingtexte sind unterschiedlich. Wir post-editieren jedes Wort, weil die Texte pr\u00e4zise und zweckm\u00e4\u00dfig sein m\u00fcssen. Trotzdem durchlaufen sie automatisierte Pipelines, die unserem Projektmanagement das Routing, die Zuweisung und die \u00dcbergaben abnehmen.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_89 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Overview<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 eztoc-toggle-hide-by-default' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#der-inhalt-bestimmt-wie-viel-ueberpruefung-er-benoetigt-die-automatisierung-kann-sich-um-fast-alles-andere-kuemmern\" >Der Inhalt bestimmt, wie viel \u00dcberpr\u00fcfung er ben\u00f6tigt.  Die Automatisierung kann sich um fast alles andere k\u00fcmmern.<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#eine-entscheidungsmatrix-fuer-automatisierte-uebersetzungs-workflows\" >Eine Entscheidungsmatrix f\u00fcr automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#wenn-vertrauen-und-kosten-in-unterschiedliche-richtungen-weisen\" >Wenn Vertrauen und Kosten in unterschiedliche Richtungen weisen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#produktbeschreibungen-lass-die-pruefungen-sortieren\" >Produktbeschreibungen: Lass die Pr\u00fcfungen sortieren<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#rechtliche-klauseln-hohe-qualitaetskennzahlen-verpflichtende-freigabe\" >Rechtliche Klauseln: hohe Qualit\u00e4tskennzahlen, verpflichtende Freigabe<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#slogans-wo-die-kennzahl-am-wenigsten-aussagt\" >Slogans: Wo die Kennzahl am wenigsten aussagt<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#schwellenwerte-festlegen-und-deren-einhaltung-ueberpruefen\" >Schwellenwerte festlegen und deren Einhaltung \u00fcberpr\u00fcfen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#so-richtest-du-automatisierte-uebersetzungs-workflows-nach-content-typ-ein\" >So richtest du automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows nach Content-Typ ein<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#fehler-die-am-meisten-kosten\" >Fehler, die am meisten kosten<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#wo-anfangen\" >Wo anfangen?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#woher-die-zahlen-kommen\" >Woher die Zahlen kommen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/blog\/posts\/automated-translation-workflows-by-content-type\/#anhang-die-kennzahlen\" >Anhang: die Kennzahlen<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 id=\"h-the-content-decides-how-much-review-it-needs-automation-can-take-care-of-almost-everything-else\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"der-inhalt-bestimmt-wie-viel-ueberpruefung-er-benoetigt-die-automatisierung-kann-sich-um-fast-alles-andere-kuemmern\"><\/span><strong>Der Inhalt bestimmt, wie viel \u00dcberpr\u00fcfung er ben\u00f6tigt.<\/strong> <strong><br><\/strong><strong>Die Automatisierung kann sich um fast alles andere k\u00fcmmern.<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Untersuchungen von Phrase weisen in die gleiche Richtung. Eine <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/optimizing-translation-quality-cost-phrase-qps\/\">Phrase-Studie zur Qualit\u00e4t maschineller \u00dcbersetzung<\/a> endete mit einer Einschr\u00e4nkung: Der Anteil des Outputs, der gut genug ist, um auf eine Nachbearbeitung zu verzichten, und damit auch die Einsparungen variieren je nach Fachbereich, Inhaltstyp und Sprachpaar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dieser Artikel macht aus dieser Einschr\u00e4nkung eine Methode. Die Qualit\u00e4t maschineller \u00dcbersetzungen variiert je nach Inhaltstyp, ebenso wie die Kosten m\u00f6glicher Fehler. Deshalb funktionieren automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows am besten, wenn jeder Inhaltstyp eine eigene Konfiguration erh\u00e4lt. Weiter unten findest du eine Entscheidungsmatrix, drei konkrete Beispiele (eine Produktbeschreibung, eine Rechtsklausel und einen Slogan), die zugeh\u00f6rigen Einstellungen in Phrase und die Fehler, die Teams am meisten kosten.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-a-decision-matrix-for-automated-translation-workflows\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"eine-entscheidungsmatrix-fuer-automatisierte-uebersetzungs-workflows\"><\/span><strong>Eine Entscheidungsmatrix f\u00fcr automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Jede Zeile beantwortet zwei Fragen. Wie sehr kannst du bei dieser Art von Content der Maschine und den Pr\u00fcfungen vertrauen, die ihre Ergebnisse bewerten? Und was kostet es, wenn ein Fehler unbemerkt bleibt?<\/p>\n\n\n\n<style>\n.pm-wrap {\n  width: 100%;\n  max-width: var(--wp--style--global--content-size, 720px);\n  margin: 32px 0;\n  border-radius: 16px;\n  overflow-x: auto;\n  -webkit-overflow-scrolling: touch;\n  box-shadow: 0 4px 24px rgba(59, 47, 160, 0.12);\n}\n.pm-wrap:focus-visible {\n  outline: 3px solid #3B2FA0;\n  outline-offset: 2px;\n}\n.pm-wrap table.pm-table {\n  width: 100%;\n  min-width: 680px;\n  margin: 0;\n  border-collapse: collapse;\n  border: none;\n  background: linear-gradient(180deg, #7DB1F6 0%, #A9CDF8 35%, #D6E8FB 70%, #F6F9FE 100%);\n  font-family: \"Inter\", -apple-system, BlinkMacSystemFont, \"Segoe UI\", sans-serif;\n  font-size: 14px;\n  line-height: 1.45;\n  color: #1B1F4B;\n  table-layout: fixed;\n}\n.pm-wrap .pm-table thead th {\n  background: linear-gradient(180deg, #4A3BC4 0%, #3B2FA0 100%);\n  color: #ffffff;\n  font-weight: 700;\n  text-align: left;\n  vertical-align: top;\n  padding: 16px 14px;\n  border: none;\n}\n.pm-wrap .pm-table tbody th,\n.pm-wrap .pm-table tbody td {\n  background: transparent;\n  color: #1B1F4B;\n  text-align: left;\n  vertical-align: top;\n  padding: 18px 14px;\n  border: none;\n  border-bottom: 2px solid rgba(255, 255, 255, 0.8);\n}\n.pm-wrap .pm-table tbody th {\n  font-weight: 700;\n}\n.pm-wrap .pm-table tbody tr:last-child th,\n.pm-wrap .pm-table tbody tr:last-child td {\n  border-bottom: none;\n}\n.pm-sr-only {\n  position: absolute;\n  width: 1px;\n  height: 1px;\n  padding: 0;\n  margin: -1px;\n  overflow: hidden;\n  clip: rect(0, 0, 0, 0);\n  white-space: nowrap;\n  border: 0;\n}\n@media (max-width: 640px) {\n  .pm-wrap .pm-table { font-size: 13px; 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Stichproben f\u00fcr den Rest<\/td>\n        <td>Wiederholte Tickets, frustrierte Kunden<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <th scope=\"row\">Produktbeschreibungen<\/th>\n        <td>Deine bevorzugte Engine oder MT Autoselect, mit Translation Memory und verbindlichen Produktbegriffen<\/td>\n        <td>KI-Post-Editing f\u00fcr Sprachfluss und Terminologie, nach erfolgreichem Test<\/td>\n        <td>Ein Filter: Segmente, die den Schwellenwert erreichen, werden best\u00e4tigt, der Rest geht an einen Post-Editor<\/td>\n        <td>Gezieltes Post-Editing sowie regelm\u00e4\u00dfige Stichprobenkontrollen<\/td>\n        <td>Retouren, Support-Tickets, entgangene Verk\u00e4ufe<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <th scope=\"row\">UI-Strings<\/th>\n        <td>Translation Memory und Termbank, mit gesch\u00fctzten Platzhaltern und Tags<\/td>\n        <td>Selten ben\u00f6tigt<\/td>\n        <td>QA f\u00fcr Tags und Platzhalter; Kennzahlen zur Priorisierung<\/td>\n        <td>Post-Editing mit kontextbezogener \u00dcberpr\u00fcfung neuer Funktionen und kompakter Layouts<\/td>\n        <td>Fehlerhafte Builds, abgeschnittene Schaltfl\u00e4chen, verwirrte User<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <th scope=\"row\">Rechtliche und regulierte Texte<\/th>\n        <td>Verbindliche Nutzung von Translation Memory und Termbank<\/td>\n        <td>Keine oder nur Terminologiepr\u00fcfungen<\/td>\n        <td>QA f\u00fcr genehmigte Termini; Kennzahlen dienen Reviewern als Orientierung, entscheiden aber nie<\/td>\n        <td>\u00dcberpr\u00fcfung und Abnahme durch spezialisierte Linguisten<\/td>\n        <td>Haftungs- und Regulierungsrisiken<\/td>\n      <\/tr>\n      <tr>\n        <th scope=\"row\">Slogans und Markentexte<\/th>\n        <td>Optional, als erster Entwurf oder als Ideenquelle<\/td>\n        <td>Varianten und Anpassungen an die Markenstimme als Grundlage f\u00fcr die Weiterarbeit beim Texten<\/td>\n        <td>H\u00f6chstens zur Priorisierung<\/td>\n        <td>Transkreation oder Texte f\u00fcr den Zielmarkt verfassen, mit anschlie\u00dfender Pr\u00fcfung der Markentreue<\/td>\n        <td>Schaden f\u00fcr die Marke, der nur langsam zu beheben ist<\/td>\n      <\/tr>\n    <\/tbody>\n  <\/table>\n<\/div>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die ersten drei Zeilen erhalten weniger Aufmerksamkeit als Vertr\u00e4ge und Kampagnen, aber dort f\u00e4llt der Gro\u00dfteil der Arbeit an. Meiner Erfahrung nach machen Support-Inhalte und UI-Strings allein 60 bis 80 % der Arbeit der meisten Lokalisierungsteams aus. Schon kleine Verbesserungen an diesen Workflows machen sich deshalb schnell bemerkbar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nimm die Matrix als Ausgangspunkt. Je nach deinen Sprachen, Engines und deiner Risikobereitschaft k\u00f6nnen die Entscheidungen anders ausfallen.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-when-trust-and-cost-point-in-different-directions\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"wenn-vertrauen-und-kosten-in-unterschiedliche-richtungen-weisen\"><\/span><strong>Wenn Vertrauen und Kosten in unterschiedliche Richtungen weisen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wie sehr du den Ergebnissen vertrauen kannst, h\u00e4ngt vom Content ab. Engines liefern nicht durchgehend gleich gute Ergebnisse: <a href=\"https:\/\/support.phrase.com\/hc\/en-us\/articles\/5709660879516-Phrase-Language-AI\">Die Dokumentation von Phrase f\u00fcr MT Autoselect<\/a> merkt an, dass eine Engine, die bei Produktbeschreibungen gut abschneidet, bei einem medizinischen Bericht Schwierigkeiten haben k\u00f6nnte, weshalb Autoselect sowohl den Fachbereich des Contents als auch das Sprachpaar ber\u00fccksichtigt. Automatisierte Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen variieren ebenfalls. <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/llm-translation-orchestration-quality-workflows\/\">Alon Lavie, strategischer Berater f\u00fcr KI bei Phrase, hat argumentiert<\/a>, dass die Qualit\u00e4tssch\u00e4tzung bei differenzierten, kontextabh\u00e4ngigen Beurteilungen am wenigsten zuverl\u00e4ssig ist, insbesondere bei kreativem Content.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Kosten variieren genauso stark. Eine holprige Produktbeschreibung kann dich einen Verkauf kosten. Eine falsch \u00fcbersetzte K\u00fcndigungsklausel kann dich einen Rechtsstreit kosten. Ein Slogan, der in Japan schlecht ankommt, verursacht einen Schaden, der schwerer zu beziffern ist und dessen Behebung l\u00e4nger dauert.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das Problem beginnt, wenn die beiden Antworten auseinandergehen, und Rechtstexte sind das deutlichste Beispiel daf\u00fcr. Vertr\u00e4ge sind strukturiert, formelhaft und repetitiv: Genau solche Ausgangstexte lassen sich gut maschinell \u00fcbersetzen. Deshalb bezeichnen Branchenleitf\u00e4den juristische Dokumente oft als ideal daf\u00fcr. Was die Qualit\u00e4t betrifft, haben sie recht. Bei den Kosten \u00e4ndert sich das Bild: Eine hohe Qualit\u00e4tskennzahl sch\u00e4tzt ein, wie gut eine \u00dcbersetzung wahrscheinlich ist, sagt aber nichts dar\u00fcber aus, was passiert, wenn die \u00dcbersetzung doch nicht gut ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Medizinischer und anderer regulierter Content ist ein noch schwierigerer Fall: Hier ist die Engine weniger zuverl\u00e4ssig, und Fehler kosten am meisten. Technische Dokumentation \u00e4hnelt eher Produktbeschreibungen: Sie ist strukturiert genug, dass eine Engine sie gut verarbeiten kann.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"727\" src=\"https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/how-far-can-you-trust-the-machine-1024x727.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-158545\" srcset=\"https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/how-far-can-you-trust-the-machine-1024x727.png 1024w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/how-far-can-you-trust-the-machine-300x213.png 300w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/how-far-can-you-trust-the-machine-768x545.png 768w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/how-far-can-you-trust-the-machine.png 1240w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im weiteren Verlauf dieses Artikels begleiten wir drei S\u00e4tze durch ihre Workflows, vom am besten bis zum am wenigsten automatisierbaren.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"590\" src=\"https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/product-description-legal-clause-1024x590.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-158548\" srcset=\"https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/product-description-legal-clause-1024x590.png 1024w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/product-description-legal-clause-300x173.png 300w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/product-description-legal-clause-768x442.png 768w, https:\/\/phrase.com\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/product-description-legal-clause.png 1240w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<h2 id=\"h-product-descriptions-let-the-checks-do-the-sorting\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"produktbeschreibungen-lass-die-pruefungen-sortieren\"><\/span><strong>Produktbeschreibungen: Lass die Pr\u00fcfungen sortieren<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eWasserbest\u00e4ndig bis 50 m. Der wiederaufladbare Akku h\u00e4lt mit einer einzigen Ladung bis zu 14 Tage.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daf\u00fcr wurde die automatisierte \u00dcbersetzung entwickelt. Es ist strukturiert, wiederholt sich in einem Katalog, und das meiste, worauf es ankommt, kann \u00fcberpr\u00fcft werden: Einheiten, Zahlen, Produktnamen. Weil hier gro\u00dfe Mengen anfallen, l\u00e4sst sich hier auch viel einsparen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Ein Workflow, der dazu passt:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>W\u00e4hle die Engine f\u00fcr jedes Sprachpaar aus.<\/strong> Verwende die Engine, die du getestet hast, oder lass MT Autoselect w\u00e4hlen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Gib der Engine Kontext.<\/strong> Translation Memory sorgt f\u00fcr einen einheitlichen Katalog, und eine Termbank sch\u00fctzt Produktnamen und Spezifikationen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Setze KI-Post-Editing dort ein, wo es sich lohnt.<\/strong> MT Optimize, ein generativer KI-Schritt in Phrase Orchestrator, verbessert Sprachfluss, Grammatik, Terminologie und den Grad der Formalit\u00e4t. Teste MT Optimize an deinem eigenen Katalog, bevor du es \u00fcberall aktivierst.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00fcfe jedes Segment automatisch.<\/strong> Eine Qualit\u00e4tskennzahl wie QPS von Phrase sch\u00e4tzt ein, wie ein professioneller Reviewer jedes Segment bewerten w\u00fcrde. QA-Pr\u00fcfungen erkennen Probleme wie fehlende Tags und nicht genehmigte Termini. Segmente, die beide Pr\u00fcfungen bestehen, werden best\u00e4tigt; der Rest geht an einen Post-Editor.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Pr\u00fcfe stichprobenartig, was durchgekommen ist.<\/strong> Pr\u00fcfe in jedem Zyklus einen Teil der best\u00e4tigten Segmente stichprobenartig. QA kann die Stichprobe zun\u00e4chst pr\u00fcfen und Probleme melden, die dann ein Mensch beurteilt. So erkennst du Abweichungen, bevor deine Kunden darauf sto\u00dfen.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierbar ist nicht gleichbedeutend mit risikofrei. Eine falsche Akkulaufzeit oder ein unverst\u00e4ndlicher Sicherheitshinweis f\u00fchren zu R\u00fccksendungen, Support-Tickets und in einigen Kategorien zu regulatorischen Fragen. Behalte die Pr\u00fcfungen und Stichproben bei, auch wenn die Ergebnisse gut aussehen. Achte besonders auf neue Produktlinien, die Vokabular mitbringen, das dein Translation Memory noch nicht kennt, und auf den Datenfeed mit den Ausgangstexten: Fehler darin werden direkt \u00fcbernommen.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-legal-clauses-high-scores-mandatory-sign-off\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"rechtliche-klauseln-hohe-qualitaetskennzahlen-verpflichtende-freigabe\"><\/span><strong>Rechtliche Klauseln: hohe Qualit\u00e4tskennzahlen, verpflichtende Freigabe<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eJede Partei kann diese Vereinbarung gegen\u00fcber der anderen Partei mit einer Frist von drei\u00dfig (30) Tagen schriftlich k\u00fcndigen.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">F\u00fcr eine Maschine ist dieser Satz nahezu ideal. Er ist formelhaft, eine \u00e4hnliche Fassung steht wahrscheinlich schon in deinem Translation Memory, und eine Engine wird ihn vermutlich fl\u00fcssig \u00fcbersetzen. Doch wenn aus \u201ekann\u201c ein \u201emuss\u201c oder aus 30 Tagen 3 Tage werden, \u00e4ndert dieser Satz, was dein Unternehmen vereinbart hat.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Fuzzy-Matches zeigen, wie gering der Unterschied sein kann. Wie <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/mastering-tm-and-phrase-qps-thresholds-for-localization-automation\/\">Martin \u0160vestka, Director of Product for TMS bei Phrase, hervorgehoben hat<\/a>, ist die gespeicherte \u00dcbersetzung von \u201ethe jury found the defendant guilty\u201c ein sehr hoher Fuzzy-Match f\u00fcr \u201ethe jury found the defendant not guilty\u201c. Niemand m\u00f6chte, dass diese \u00dcbersetzung automatisch best\u00e4tigt wird.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Daher nutzt der Workflow f\u00fcr Rechtstexte Automatisierung f\u00fcr Konsistenz und Routing und \u00fcberl\u00e4sst die Entscheidung einem Experten:<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Spezialisierte Rechtslinguisten verantworten die \u00dcbersetzung und die \u00dcberpr\u00fcfung.<\/strong> Regulierte Inhalte erfordern Personen, die die Rechtssysteme auf beiden Seiten des Sprachpaares kennen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Translation Memory und Termbanken werden konsequent eingesetzt.<\/strong> Eine Termbank sperrt keinen Text, aber QA kann so konfiguriert werden, dass ein Job erst abgeschlossen oder zur \u00dcberpr\u00fcfung weitergeleitet werden kann, wenn die genehmigten Termini verwendet wurden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Wenn du MT verwendest, dient der Output dem Linguisten als Entwurf.<\/strong> W\u00e4hle die Engine f\u00fcr jedes Sprachpaar aus und betrachte ihren Output als Ausgangspunkt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Kennzahlen zeigen den Reviewern, wo sie zuerst nachsehen m\u00fcssen.<\/strong> Sie entscheiden niemals dar\u00fcber, ob eine \u00dcberpr\u00fcfung stattfindet.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Die Abnahme ist obligatorisch und nachvollziehbar.<\/strong> Phrase h\u00e4lt mit Zeitstempeln fest, welcher Auftragnehmer und welcher Linguist jedem Job zugewiesen wurden. Linguisten, die f\u00fcr einen Auftragnehmer arbeiten, werden dabei anonymisiert. So kannst du f\u00fcr eigene Audits und die deiner Aufsichtsbeh\u00f6rde nachvollziehen, wer beteiligt war.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn ein Markt eine zus\u00e4tzliche Pr\u00fcfung erfordert, kann Phrase Orchestrator eigens daf\u00fcr weitere Review-Schritte und bedingte Review-Schleifen hinzuf\u00fcgen. Medizinischer und anderer regulierter Content folgt demselben Muster, wobei ein gr\u00f6\u00dferer Teil der Arbeit auf den Spezialisten entf\u00e4llt, da der Entwurf der Maschine von vornherein weniger zuverl\u00e4ssig ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierung leistet hier nach wie vor wertvolle Arbeit, und das meiste davon ist wenig glamour\u00f6s: jedes Mal der richtige Terminus, der richtige Linguist f\u00fcr jeden Job und eine Aufzeichnung dar\u00fcber, wer was wann getan hat. Die Entscheidung bleibt bei der Person, die mit ihrem Namen daf\u00fcr einsteht.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-taglines-where-the-score-has-least-to-say\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"slogans-wo-die-kennzahl-am-wenigsten-aussagt\"><\/span><strong>Slogans: Wo die Kennzahl am wenigsten aussagt<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u201eF\u00fcrs Tragen gemacht \u2013 und f\u00fcrs Dauertragen.\u201c<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Bei diesem fiktiven Slogan erkennst du auf Anhieb beide Bedeutungen: Das Produkt h\u00e4lt lange, und du wirst es st\u00e4ndig tragen. Eine w\u00f6rtliche \u00dcbersetzung beh\u00e4lt bestenfalls eine Bedeutung bei. Sie liest sich zudem fl\u00fcssig, und genau das macht sie riskant. Wir haben dar\u00fcber geschrieben, warum fl\u00fcssiger Output so schwer zu beurteilen ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hier weisen beide Fragen in die gleiche Richtung. Die Maschine hat am wenigsten zu bieten, die Kennzahl hat am wenigsten zu sagen, und ein Fehlgriff wird \u00f6ffentlich sichtbar. QPS soll vorhersagen, wie ein Reviewer die Genauigkeit und den Sprachfluss einer \u00dcbersetzung bewerten w\u00fcrde. Deshalb kann ein bewusst vom Ausgangstext abweichender, transkreierter Slogan eine niedrige Kennzahl erhalten und genau richtig sein, w\u00e4hrend eine w\u00f6rtliche \u00dcbersetzung gut abschneidet, aber ihre Wirkung verfehlt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">\u00dcbersetzung \u00fcbertr\u00e4gt Bedeutung von einer Sprache in eine andere. Transkreation \u00fcbertr\u00e4gt die Absicht. Daf\u00fcr d\u00fcrfen sich die Worte, das Bild oder sogar die ganze Idee \u00e4ndern. Daher ben\u00f6tigen Slogans Transkreation.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Beginnen Sie mit einem Briefing f\u00fcr jeden Markt.<\/strong> Beschreibe nicht nur, was der Slogan sagt, sondern auch, was er bewirken soll.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nutze KI als Sparringspartner.<\/strong> Auto Adapt, ein generativer KI-Schritt in Phrase Orchestrator, passt Content an eine Zielgruppe oder einen Tonfall an und generiert Varianten, auf die ein Autor reagieren kann. Wenn deine Markentexte eine eigene Content-Gruppe haben, greifen diese Varianten auf deren Styleguide und Regeln zur\u00fcck. So treffen sie von Anfang an eher den Ton deiner Marke im jeweiligen Markt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lass einen Transkreator oder einen Autor vor Ort den Slogan entwickeln oder ausw\u00e4hlen.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Lass den Slogan im Zielmarkt pr\u00fcfen<\/strong>, und zwar von jemandem, der die Marke und die Zielgruppe kennt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Nutze die Kennzahl h\u00f6chstens zur Priorisierung<\/strong>, etwa bei l\u00e4ngeren Markentexten rund um den Slogan. Niemals als Freigabekriterium.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Automatisierung hat immer noch eine Aufgabe, wie auch bei den eigenen Marketingtexten von Phrase: die Arbeit zwischen Autoren, Reviewern und M\u00e4rkten weiterzuleiten, ohne dass das Projektmanagement jedem Schritt hinterherlaufen muss.<\/p>\n\n\n\n<h2 id=\"h-setting-thresholds-and-checking-they-hold\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"schwellenwerte-festlegen-und-deren-einhaltung-ueberpruefen\"><\/span><strong>Schwellenwerte festlegen und deren Einhaltung \u00fcberpr\u00fcfen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Mit dem Qualit\u00e4tsschwellenwert steuerst du das Verh\u00e4ltnis von Kosten und Risiko. Senkst du ihn, werden mehr Segmente ohne menschliche Pr\u00fcfung best\u00e4tigt. Erh\u00f6hst du ihn, gehen mehr Segmente zur \u00dcberpr\u00fcfung. In Phrase kannst du QPS-Schwellenwerte in den Einstellungen f\u00fcr die Vor\u00fcbersetzung oder in Phrase Orchestrator festlegen. Au\u00dferdem bestimmst du, welche Segmente auf welcher Grundlage f\u00fcr die Bearbeitung gesperrt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Phrases Studie von 2024 zeigt, wie stark sich der Schwellenwert auswirkt. Bei einem Technologiekunden, der insgesamt etwa 35.000 Segmente aus dem Englischen ins Deutsche \u00fcbersetzte, w\u00e4ren bei einem Schwellenwert von 90 37 % der Segmente ohne Bearbeitung best\u00e4tigt worden, bei einem Schwellenwert von 95 hingegen 17 %. Wenn ein Team Post-Editoren jedes Segment pr\u00fcfen l\u00e4sst, bezahlt es auch daf\u00fcr, dass bereits gute \u00dcbersetzungen noch einmal best\u00e4tigt werden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Eine Kennzahl ist nach wie vor eine Sch\u00e4tzung. Betrachte daher jeden Schwellenwert als Hypothese und pr\u00fcfe ihn anhand dessen, was deine Reviewer tats\u00e4chlich \u00e4ndern. Das <a href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/platform\/analytics\/\">QPS Insights-Dashboard<\/a> in Phrase Analytics zeigt, wie oft Linguisten Segmente bei jeder Kennzahl bearbeiten und wie viel Zeit sie daf\u00fcr aufwenden. Wenn sie Segmente mit einer Kennzahl von 88 selten \u00e4ndern, bezahlst du sie daf\u00fcr, gute Arbeit zu best\u00e4tigen. Wenn sie weiterhin Segmente oberhalb deines Schwellenwerts korrigieren, liegt entweder der Schwellenwert falsch oder die Kennzahl ist f\u00fcr diesen Content nicht zuverl\u00e4ssig:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Lege Schwellenwerte pro Content-Typ und Sprachpaar fest.<\/strong> Bei Sprachpaaren mit weniger verf\u00fcgbaren Ressourcen ist besondere Vorsicht geboten, da Engines und Kennzahlen dort weniger zuverl\u00e4ssig sind.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Geh in kleinen Schritten vor.<\/strong> Senke einen Schwellenwert schrittweise und pr\u00fcfe, was Post-Editoren bei Ergebnissen direkt unterhalb des neuen Schwellenwerts \u00e4ndern.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Akzeptiere, dass es f\u00fcr manche Inhalte keinen Schwellenwert gibt.<\/strong> Bei rechtlichen Texten und Markentexten dient die Kennzahl den Reviewern als Orientierung. Sie ersetzt sie nicht.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 id=\"h-how-to-set-up-automated-translation-workflows-by-content-type\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"so-richtest-du-automatisierte-uebersetzungs-workflows-nach-content-typ-ein\"><\/span><strong>So richtest du automatisierte \u00dcbersetzungs-Workflows nach Content-Typ ein<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Phrase folgt das Setup der Matrix, und Content-Gruppen halten alles zusammen.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Gib jedem Content-Typ eine eigene Content-Gruppe.<\/strong> Eine Content-Gruppe verkn\u00fcpft ein Projekt mit seinem Styleguide, seinen Stilregeln und KI-Checks, sodass f\u00fcr rechtliche Texte und Markentexte niemals dieselben Regeln gelten. Die Qualit\u00e4tsbewertung bezieht ihre Pr\u00fcfungen aus der Content-Gruppe und der Zielsprache.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Richte MT-Profile pro Content-Typ und bei Bedarf pro Sprachpaar ein.<\/strong> W\u00e4hle deine bevorzugte Engine aus oder lass MT Autoselect unter den Engines ausw\u00e4hlen, die du im jeweiligen Profil aktivierst. Autoselect ber\u00fccksichtigt bei zw\u00f6lf wichtigen Ausgangssprachen, darunter Englisch, den Fachbereich des Contents; bei anderen Ausgangssprachen erfolgt die Auswahl allein anhand der Leistung des Sprachpaars.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verkn\u00fcpfe Translation Memorys, Terminologiedatenbanken und QA-Regeln<\/strong> mit jedem Content-Typ.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>F\u00fcge KI-Schritte hinzu, wo Tests ihren Einsatz rechtfertigen.<\/strong> MT Optimize f\u00fcr das Post-Editing, Auto Adapt f\u00fcr Zielgruppe und Tonfall oder den AI Translation Agent, der kontextbezogene \u00dcbersetzungen mit integrierter \u00dcberpr\u00fcfung und Verfeinerung erstellt.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>W\u00e4hle deine Qualit\u00e4tspr\u00fcfungen und Schwellenwerte aus.<\/strong> Die Qualit\u00e4tsbewertung von Phrase ist eher ein Werkzeugkasten als ein einzelnes Werkzeug: QPS-Kennzahlen, QA-Pr\u00fcfungen und nach Content-Gruppe in Qualit\u00e4tsprofilen gruppierte KI-Checks sowie Auto LQA f\u00fcr eine automatisierte erste \u00dcberpr\u00fcfung. W\u00e4hle aus, was jeder Content-Typ ben\u00f6tigt, und lege Schwellenwerte nur dort fest, wo der Content dies zul\u00e4sst.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Verkette die Schritte in<\/strong> <a href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/platform\/orchestrator\/\"><strong>Phrase Orchestrator<\/strong><\/a><strong>.<\/strong> Er kann Content nach Typ weiterleiten, Qualit\u00e4tskennzahlen als Entscheidungspunkte verwenden, bedingte Review-Schleifen einbauen und Aufgaben zwischen KI und Menschen weiterreichen. So l\u00e4sst sich ein Gro\u00dfteil des Zeitaufwands f\u00fcr das Projektmanagement einsparen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Beobachte die Ergebnisse.<\/strong> Verseh Projekte mit Metadaten zu Fachbereich und Teilbereich. Im TM Threshold-Dashboard kannst du die Ergebnisse dann nach Fachbereich, Teilbereich und Ziel-Locale filtern. Pr\u00fcfe sie regelm\u00e4\u00dfig, zusammen mit den QPS Insights.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<h2 id=\"h-mistakes-that-cost-the-most\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"fehler-die-am-meisten-kosten\"><\/span><strong>Fehler, die am meisten kosten<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Automatisierung als Alles-oder-nichts-Ansatz betrachten.<\/strong> Bei vielen Inhalten l\u00e4sst sich die \u00dcberpr\u00fcfung nicht \u00fcberspringen, aber bei fast allen lassen sich manuelle \u00dcbergaben vermeiden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Sich auf ein einziges Signal verlassen.<\/strong> Kennzahlen, QA-Pr\u00fcfungen und Stichprobenpr\u00fcfungen durch Menschen decken unterschiedliche Probleme auf. Verwende bei allem, was Kunden sehen werden, mindestens zwei dieser Methoden.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Einmal einstellen und vergessen.<\/strong> Diese Einstellungen bleiben bestehen. Die eigenen Daten von Phrase zeigen, dass der durchschnittliche Translation-Memory-Schwellenwert \u00fcber Projekte hinweg jahrelang bei 76 lag, bevor Teams ein Dashboard zur Orientierung hatten. Sobald ihnen die Daten vorlagen, stieg er auf etwa 86.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Die Beurteilung der Produktionsqualit\u00e4t mit BLEU.<\/strong> BLEU misst, wie viele W\u00f6rter und Phrasen mit einer Referenz\u00fcbersetzung \u00fcbereinstimmen. Es ist n\u00fctzlich f\u00fcr den Vergleich von Systemen in der Forschung, aber wenig hilfreich bei der Entscheidung, ob ein Segment zur Ver\u00f6ffentlichung bereit ist.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 id=\"h-where-to-start\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"wo-anfangen\"><\/span><strong>Wo anfangen?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hle einen Content-Typ, den du wahrscheinlich zu gr\u00fcndlich pr\u00fcfen l\u00e4sst, und einen, bei dem du vielleicht zu wenig absicherst. F\u00fcr die meisten Teams sind das auf der einen Seite Support- oder Produkt-Content und auf der anderen Seite regulierter oder markenkritischer Content. Gib beiden eine eigene Content-Gruppe und eigene Pr\u00fcfungen. Beobachte dann einen Monat lang, was deine Reviewer \u00e4ndern.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Stell dir dann die Frage, auf die dieser Artikel hinausl\u00e4uft: Bei welchem deiner Contents reicht eine Kennzahl als Qualit\u00e4tsnachweis aus, und f\u00fcr welchen muss immer jemand pers\u00f6nlich die Verantwortung \u00fcbernehmen?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn du wissen willst, wie die Kennzahl funktioniert, lies zuerst die <a href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/platform\/ai-solutions\/quality-performance-score\/\">QPS-Erkl\u00e4rung<\/a> oder die <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/optimizing-translation-quality-cost-phrase-qps\/\">Schwellenwertstudie von 2024<\/a>. Um die <a href=\"https:\/\/phrase.com\/de\/quality-evaluation\/\">Tools zur Qualit\u00e4tsbewertung<\/a> zu finden, die zu deinem Content passen, fang klein an: Pr\u00fcfe eine Stichprobe mit einem oder zwei dieser Tools und vergleiche die Ergebnisse mit dem Urteil deiner Reviewer.<\/p>\n\n\n\n<h3 id=\"h-where-the-numbers-come-from\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"woher-die-zahlen-kommen\"><\/span><strong>Woher die Zahlen kommen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Zahlen zur Qualit\u00e4tskennzahl:<\/strong> eine Phrase-Simulationsstudie, ver\u00f6ffentlicht im September 2024. Ein Technologiekunde, Englisch nach Deutsch, etwa 3.500 Jobs, 35.000 Segmente und 457.000 W\u00f6rter. Quelle: Alon Lavie, <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/optimizing-translation-quality-cost-phrase-qps\/\">\u201eQPS verstehen: erwartete Einsparungen und ROI\u201c.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Zahlen zu den Translation-Memory-Schwellenwerten:<\/strong> Daten aus Phrase Analytics zu verschiedenen Projekten, ver\u00f6ffentlicht im April 2025. Quelle: Martin \u0160vestka, <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/mastering-tm-and-phrase-qps-thresholds-for-localization-automation\/\">\u201eTM- und Phrase-QPS-Schwellenwerte f\u00fcr die Lokalisierungsautomatisierung meistern\u201c.<\/a><\/li>\n\n\n\n<li><strong>Workflow-Praxis und Arbeitslastsch\u00e4tzung:<\/strong> Das Lokalisierungsteam von Phrase, Oktober 2026.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Produktverhalten:<\/strong> Hilfe-Center von Phrase und Entwicklerdokumentation, Stand Oktober 2026.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 id=\"h-appendix-the-metrics\" class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"anhang-die-kennzahlen\"><\/span><strong>Anhang: die Kennzahlen<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>QPS (Quality Performance Score).<\/strong> Die KI-Qualit\u00e4tssch\u00e4tzung von Phrase. Sie sagt voraus, welche Kennzahl ein professioneller Reviewer einer \u00dcbersetzung nach dem MQM-Framework auf einer Skala von 0 bis 100 zuweisen w\u00fcrde, ohne dass daf\u00fcr eine Referenz\u00fcbersetzung n\u00f6tig ist. Phrase gruppiert die Kennzahlen in vier Bereiche: 95 bis 100 exzellent, 90 bis 94 sehr gut, 75 bis 89 gut und unter 75 mangelhaft.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>MQM (Multidimensionale Qualit\u00e4tsmetriken).<\/strong> Das Framework, das menschliche Bewerter verwenden, um Fehler in Kategorien wie Genauigkeit, Sprachfl\u00fcssigkeit, Terminologie und Stil nach Art und Schweregrad zu klassifizieren. Es wurde f\u00fcr die Bewertung durch Menschen entwickelt, und <a href=\"https:\/\/phrase.com\/blog\/posts\/mqm-automated-translation-evaluation\/\">die Anwendung auf automatisierte Bewertungen bringt eigene Schwierigkeiten mit sich<\/a>.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Editierdistanz (TER, chrF).<\/strong> Wie stark ein Post-Editor den Output ge\u00e4ndert hat. Ein direktes Ma\u00df f\u00fcr den Aufwand und der beste Anhaltspunkt daf\u00fcr, ob ein Schwellenwert richtig angesetzt ist.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>COMET.<\/strong> Eine neuronale Metrik, die in der Forschung weit verbreitet ist, um MT-Systeme zu vergleichen. Ihre Varianten zur Qualit\u00e4tssch\u00e4tzung funktionieren ohne eine Referenz\u00fcbersetzung.<\/li>\n<\/ul>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Bei einem Slogan, einer Rechtsklausel und einer Produktbeschreibung k\u00f6nnen unterschiedliche Fehler auftreten. Deshalb sollten sie nicht denselben Workflow durchlaufen. Hier erf\u00e4hrst du, was du f\u00fcr welchen Inhaltstyp automatisieren kannst, wie du die Ergebnisse pr\u00fcfst und wo weiterhin ein Mensch gebraucht wird. Mein Team k\u00fcmmert sich um die Lokalisierung der eigenen Inhalte von Phrase. 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