AI překlad pro e-commerce v roce 2026: jak vybrat správný nástroj pro katalogy

AI překlad pro e-commerce katalogy: proč je to jiné

AI překlad pro e-commerce katalogy je zásadně odlišný od překladu webových stránek nebo marketingového obsahu. Produktové katalogy obsahují strukturovaná data — titulky, popisy, hodnoty atributů, názvy kategorií a popisky specifikací — která vyžadují terminologickou přesnost, konzistenci napříč tisíci SKU a zachování formátu.

Blogový příspěvek snese kreativní překlad. Produktový listing ne. Pokud je „nerezová ocel" přeložena různě u 500 kuchyňských produktů, vaše filtry nefungují, relevance vyhledávání klesá a zákazníci ztrácí důvěru.

V roce 2026 se výzva stala zvládnutelnější díky dramatickému zlepšení LLM překladových nástrojů. Ale kvalitativní rozdíl mezi „dostačujícím" a „katalogově připraveným" překladem stále vyžaduje správné workflow, nástroje a QA proces.

Jako doplněk o tom, co přichází po překladu (kulturní adaptace, jednotky, compliance), viz článek o AI lokalizaci pro e-commerce.

Porovnání překladových přístupů: MT, LLM a hybridní

Tradiční strojový překlad (MT)

Nástroje jako Google Translate, DeepL a Amazon Translate:

• Rychlé a levné — miliony slov za hodinu s minimálními náklady
• Dobré pro jednoduchý obsah — standardní popisy, běžné materiály, základní atributy
• Slabé v konzistenci terminologie — stejný termín může být přeložen různě v různých kontextech
• Bez kontextového povědomí — MT neví, že „mouse" v katalogu elektroniky znamená počítačovou myš

Překlad založený na LLM

Velké jazykové modely (GPT-4, Claude, Gemini) nabízejí kvalitativní skok:

• Kontextově vědomé — můžete zadat instrukce jako „toto je katalog elektroniky, překládej technické termíny konzistentně"
• Ovladatelný styl — lze specifikovat tón, formalitu a cílovou skupinu
• Přátelské ke glosářům — zahrňte seznam terminologie do promptu a model ho dodrží
• Lepší u edge casů — lépe zvládá nejednoznačné termíny, měrné jednotky a požadavky na formát

Lidský překlad a post-editing

Profesionální překladatelé zůstávají zlatým standardem pro regulované kategorie, brand-sensitive obsah a složitý technický obsah.

Praktický přístup v roce 2026 je LLM překlad s lidským post-editingem (MTPE). AI zvládne 80-90 % práce; lidský překladatel zkontroluje a opraví terminologii, styl a kulturní nuance.

Srovnání

Většina e-commerce týmů používá vrstevnatý přístup: LLM pro standardní obsah, MTPE pro hodnotné kategorie a plně lidský překlad pro regulovaný obsah.

Terminologická kontrola: rozhodující faktor

Nejdůležitější element kvality překladu katalogu je terminologická konzistence.

Tvorba překladového glosáře

Překladový glosář (termbase) je seznam termínů se schválenými překlady:

• Značky — zůstávají v angličtině nebo se adaptují? (obvykle zůstávají)
• Názvy materiálů — „polyester," „GORE-TEX," „paměťová pěna" → schválené překlady per jazyk
• Kategorie — „běžecké boty," „trailové boty" → konzistentní terminologie
• Technické specifikace — „watty," „lumeny," „mAh" → jednotky a popisky
• Hodnoty atributů — standardizované překlady pro velikosti, barvy
• Nepřekládané termíny — značky, čísla modelů, certifikace (CE, UL, GOTS)

Vynucování glosáře

• V LLM promptech — zahrňte glosář přímo do překladového promptu
• V MT post-processingu — automatizované kontroly po překladu pro odchylky od glosáře
• V TMS nástrojích — Translation Management Systems jako Smartcat, Phrase nebo Lokalise mají vestavěné vynucování glosáře

O tom, jak nekonzistentní terminologie ovlivňuje titulky, v článku o opravě nekonzistentních titulků.

QA pro přeložená produktová data

Automatizované QA kontroly

Spouštějte na každé překladové dávce:

• Dodržování glosáře — označte termíny přeložené jinak než specifikuje glosář
• Zachování čísel a jednotek — ověřte, že míry, hmotnosti a rozměry nebyly při překladu změněny
• Zachování formátu — odrážky, HTML tagy, speciální znaky a oddělovače polí musí překlad přežít
• Kontroly délky — přeložené titulky a popisy překračující limity kanálu vyžadují zkrácení
• Integrita placeholderů — pokud obsah používá zástupné znaky ({brand}, {size}), ověřte jejich zachování
• Chybějící překlady — označte prázdná nebo nepřeložená pole

Manuální QA sampling

Vytáhněte stratifikovaný vzorek a nechte rodilého mluvčího zkontrolovat přirozenost frázování, správnost terminologie, kulturní vhodnost a přesnost technického obsahu.

Nástroje jako Lasso pomáhají standardizovat zdrojová data před překladem — zajistit konzistentní hodnoty atributů, čisté popisy a normalizované formáty — což dramaticky snižuje chyby v překladu.

Integrace překladu do produktové datové pipeline

Překlad by neměl být samostatný projekt. Měl by být průběžným krokem ve vaší pipeline, který se spouští při přidání nových produktů nebo aktualizaci stávajících.

Architektura pipeline

1. Enrichment zdroje — vyčistěte a obohaťte data ve zdrojovém jazyce (Lasso řeší tento krok)
2. Trigger překladu — nové nebo aktualizované produkty se automaticky zařadí do fronty
3. Provedení překladu — API volání na překladový nástroj s glosářem a instrukcemi
4. QA kontroly — automatizovaná validace přeloženého výstupu
5. Lidská kontrola — označené položky jdou do fronty překladatele
6. Publikace — schválené překlady se odešlou do cílového katalogu, feedu nebo PIM

Praktické tipy

• Překládejte u zdroje, ne ve feedu. Překlad v PIM nebo katalogovém systému znamená, že překlad přetrvá a nemusí se regenerovat každý feed cyklus.
• Sledujte pokrytí překladu. Dashboard ukazující procento přeloženého katalogu per jazyk.
• Verzujte přeložený obsah. Při změně zdroje označte překlad k re-review místo tichého přepsání.

Více o správě multi-channel produktového obsahu v průvodci listingem 1 000 produktů napříč kanály.

Výběr správného nástroje

Lasso pomáhá na upstream straně — zajišťuje, že vaše zdrojová data jsou čistá, kompletní a strukturovaná před vstupem do překladové pipeline. Prozkoumejte use cases nebo kontaktujte nás.