DeepL, ChatGPT oder Fachübersetzer
Die Frage ist nicht Mensch oder Maschine, sondern: Welcher Text trägt welches Risiko? Produktdaten, Marketingtexte und Rechtstexte gehören auf drei verschiedene Wege.
„Sollen wir das mit KI übersetzen oder richtig?" ist die falsche Frage. Ein Shop besteht aus Textsorten mit sehr unterschiedlichem Risiko, und für jede gibt es einen passenden Weg. Wer alles über einen Kamm schert, zahlt entweder zu viel oder bekommt ein Problem.
Die vier Wege
| Weg | Tempo | Kosten | geeignet für |
|---|---|---|---|
| Maschinell, spezialisiert | Minuten bis Stunden | gering | Produktdaten, Attribute, wiederkehrende Formulierungen |
| Sprachmodell mit Kontext | Minuten bis Stunden | gering bis mittel | Marketingtexte, Tonalität, Glossarbindung |
| Maschinell plus Lektorat | Tage | mittel | sichtbare Seiten, Kategorietexte, Kampagnen |
| Fachübersetzer | Tage bis Wochen | hoch | Recht, Haftung, Marke, Fachtexte mit Konsequenzen |
Was zu welchem Weg gehört
Produktdaten: maschinell
Titel, Attribute, Maßangaben, kurze Beschreibungen. Sie sind repetitiv, faktenbasiert und in großer Menge vorhanden — genau das, was maschinelle Übersetzung gut kann. Der Nutzen pro eingesetztem Euro ist hier am höchsten.
Wichtig ist nur die Datenseite: Welche Felder sind überhaupt sprachabhängig, und was passiert mit Varianten? Das haben wir getrennt beschrieben in Produktdaten übersetzen ohne Datenverlust und Was Shopware übersetzbar macht.
Marketingtexte: Sprachmodell mit Glossar — und Gegenlesen
Startseite, Kategorietexte, Kampagnen. Hier zählt Tonalität, und hier scheitern rein maschinelle Übersetzungen an Wortspielen, Ansprache und Markenbegriffen.
Ein Sprachmodell kann das besser, wenn es Kontext bekommt: Zielgruppe, Tonalität, ein Glossar mit Begriffen, die nicht übersetzt werden sollen. Ohne Glossar entstehen für denselben Begriff drei Varianten in drei Texten.
Gegenlesen bleibt Pflicht — nicht wegen der Grammatik, sondern wegen der Aussage.
Rechtstexte und Haftungsrelevantes: Fachübersetzer
AGB, Widerrufsbelehrung, Datenschutz, technische Sicherheitshinweise. Hier ist der Preisunterschied das kleinste Risiko. Eine falsch übersetzte Widerrufsfrist kostet mehr als jedes Übersetzungsbudget.
Was alle Wege gemeinsam haben
Das Ergebnis prüfen, nicht die Meldung. Aus dem Betrieb unseres eigenen Übersetzungswerkzeugs kennen wir zwei Fälle, die beide wie Erfolg aussehen:
- Ein Lauf meldet „fertig", und im Shop steht nichts — weil das Zielfeld in Shopware 6.7 keine Schreibzugriffe von außen annimmt. Wir haben das aufgeschrieben in Wenn Shopware ein Feld schreibschützt.
- Ein Lauf verbraucht kein Kontingent und meldet trotzdem Erfolg — weil der Quelltext unverändert war und die Antwort aus dem Zwischenspeicher kam. Das ist korrekt und sinnvoll, macht aber Testläufe wertlos, wenn man es nicht weiß.
In beiden Fällen ist der einzige verlässliche Nachweis: den Datensatz nach dem Schreiben erneut lesen.
Ein Glossar, das angewendet wird. Markenbegriffe, Produktlinien, Fachwörter. Ein Glossar, das nur in einer Tabelle existiert, ist kein Glossar.
Eine Prüfschleife mit Muttersprachlern — wenigstens stichprobenartig. Zehn Produkte und drei Seiten je Sprache zeigen zuverlässig, ob der Ton stimmt.
Die Kostenfrage, ehrlich gerechnet
Maschinelle Übersetzung ist nicht „kostenlos", sondern günstig — und die Folgekosten entstehen woanders: in der Pflege, wenn sich Quelltexte ändern, und in der Qualitätssicherung.
Die wichtigere Rechnung ist ohnehin eine andere: Wie viele Sprachen halten Sie dauerhaft aktuell? Eine Sprache, die nach einem Jahr veraltet ist, schadet mehr, als sie nutzt. Und eine Sprache, die keinem Verkaufskanal zugeordnet ist, kostet den vollen Aufwand bei null Wirkung — wir haben genau diesen Fall gemessen: Eine Sprache, die niemanden erreicht.
Unsere Empfehlung als Ablauf
- Texte sortieren — Produktdaten, Marketing, Recht.
- Glossar anlegen — bevor der erste Text übersetzt wird.
- Produktdaten maschinell übersetzen, stichprobenartig prüfen.
- Marketingtexte mit Kontext und Glossar übersetzen, vollständig gegenlesen lassen.
- Rechtstexte vergeben.
- Nach jedem Lauf gegenlesen, ob die Werte tatsächlich im Shop stehen.
Schritt 6 ist der, den man nach dem dritten Lauf weglässt — und genau dann passiert der Fehler, der drei Wochen unbemerkt bleibt.
Häufige Fragen
- Reicht maschinelle Übersetzung für einen Onlineshop?
- Für Produktdaten in der Regel ja. Für Texte, die Tonalität tragen oder rechtlich relevant sind, nicht — dort braucht es mindestens ein Lektorat, teils einen Fachübersetzer.
- Was ist der Unterschied zwischen spezialisierter Übersetzung und einem Sprachmodell?
- Spezialisierte Dienste sind auf Übersetzung trainiert und liefern konsistente Ergebnisse. Sprachmodelle können Kontext, Glossare und Tonalität besser berücksichtigen, schwanken dafür stärker.
- Wie halte ich Fachbegriffe konsistent?
- Mit einem Glossar, das der Übersetzungsweg auch anwendet. Ohne Glossar entstehen für denselben Begriff mehrere Varianten — und die fallen erst im fertigen Shop auf.
- Wie prüfe ich, ob eine Übersetzung wirklich angekommen ist?
- Indem Sie den Datensatz nach dem Schreiben erneut lesen. Erfolgsmeldungen sagen, dass die Anfrage angenommen wurde — nicht, dass der Wert gespeichert ist.