E-Commerce-Übersetzung mit KI

Der Engpass beim Markteintritt sind die Texte

Ein B2B-Shop mit 3.000 Produkten kommt schnell auf 25.000 Textsegmente: Produktnamen, Beschreibungen, technische Daten, Kategorien. Wer in ein neues Land will, braucht jedes einzelne davon in der neuen Sprache.

Über klassische Übersetzungsdienste dauert das pro Sprache oft Wochen bis Monate und kostet entsprechend. Bis die Übersetzung fertig ist, gibt es neue Produkte und geänderte Texte. Die Folge: Viele Shops sind in der zweiten oder dritten Sprache nie vollständig.

Für einen B2B-Marktplatz haben wir ein Tool zur E-Commerce-Übersetzung mit KI gebaut. Es übersetzt alle Produkt- und Lösungstexte einer Sprache in ein bis zwei Stunden, danach folgt nur noch die Prüfung. Hier steht, wie es funktioniert, was es kostet und wo die Fallstricke liegen.

Wie funktioniert E-Commerce-Übersetzung mit KI?

Im Kern ist es eine Software, die Texte aus Shop und CMS holt, per maschineller Übersetzung mit einem Sprachmodell übersetzt, das Ergebnis prüft und zurückschreibt. Ein Glossar legt fest, wie Fachbegriffe, Markennamen und die Anrede in jeder Sprache lauten.

Der Unterschied zu Copy-Paste in ein Übersetzungstool: Die Pipeline übersetzt nur, was neu ist oder sich geändert hat, hält sich an Ihr Glossar und meldet selbst, wo sie unsicher ist. Sie ist individuelle Software, die an Ihre vorhandenen Schnittstellen andockt. Shop und CMS bleiben, wie sie sind.

Eine KI-Übersetzung lohnt sich, wenn:

• Sie mehr als ein paar hundert Produkte mit eigenen Texten haben

• mehrere neue Länder auf der Roadmap stehen

• sich Ihr Sortiment laufend ändert

• Ihre Texte voller Fachbegriffe sind, die einheitlich bleiben müssen

• Ihre Sprachversionen heute Lücken haben, weil Übersetzungen zu teuer oder zu langsam sind.

Für eine Website mit zwanzig Seiten brauchen Sie das nicht, da reicht ein Übersetzungstool. Für einen B2B-Shop mit wachsendem Sortiment schon.

So läuft die Übersetzung ab

Im Praxisbeispiel besteht die Pipeline aus sieben Schritten. Gestartet wird sie bisher noch von Hand, automatisiert ist der Ablauf noch nicht.

Schritt 1: Texte abholen

Die Pipeline liest Produkttexte aus dem Shop und Inhalte aus dem CMS über die vorhandenen Schnittstellen.

Schritt 2: Nur das Nötige übersetzen

Übersetzt wird nur, was in der Zielsprache fehlt oder sich seit dem letzten Lauf geändert hat. Jeder weitere Durchlauf ist dadurch schnell und billig.

Schritt 3: Mit Glossar übersetzen

Das Sprachmodell bekommt den englischen Text als Quelle, den deutschen als Kontext und das Glossar mit festen Begriffen und Regeln.

Schritt 4: Automatisch prüfen

Automatisch geprüft wird, ob Zahlen, Links und Formatierung erhalten bleiben, Marken- und Produktnamen unverändert sind und der Text wirklich in der Zielsprache steht. Fällt ein Text durch, wird er nicht übernommen.

Schritt 5: Unsicherheiten markieren

Das Modell markiert Stellen, bei denen es unsicher ist. Im Praxisbeispiel waren das rund 3 Prozent der Texte. Meist steckten Unstimmigkeiten zwischen deutschem und englischem Original dahinter, die Pipeline findet also nebenbei Fehler in den Ausgangstexten.

Schritt 6: Stichproben prüfen

Ein zweites, größeres Sprachmodell prüft Stichproben. Für die ersten Sprachen gab es zusätzlich eine Vergleichsseite, auf der Muttersprachler Original und Übersetzung nebeneinander gegenlesen konnten.

Schritt 7: Live schalten

Freigegebene Texte gehen zurück in Shop und CMS. Jede Änderung lässt sich zurücknehmen.

Warum das Glossar den Unterschied macht

Ein Sprachmodell übersetzt flüssig. Ihre Regeln kennt es aber nicht. Ohne Glossar entstehen genau die Fehler, die Kunden sofort auffallen:

Anrede

Siezen oder duzen? Das muss in jeder Sprache einheitlich sein.

Feste Fachbegriffe

Fachbegriffe bekommen eine feste Übersetzung, zum Beispiel „Payload“ im Polnischen immer „udźwig“. So heißt derselbe Begriff überall gleich.

Zahlenformate

Komma oder Punkt, Einheiten, Maßangaben: alles nach den Regeln des Ziellands.

Produkt- und Markennamen

Sie bleiben in jeder Sprache, wie sie sind.

Ein Beispiel: Auf Chinesisch wurden ohne ausdrückliche Regel Produkt- und Markennamen teilweise mitübersetzt. Mal ja, mal nein: Ohne Regel ist das bei jedem Durchlauf ein Münzwurf. Eine Zeile im Glossar schafft Klarheit. Mit dem Feedback aus den Ländern soll das Glossar weiter wachsen.

Weniger Aufwand für die Länderteams

Die KI ersetzt nicht die Menschen, die Ihre Inhalte pflegen. Sie nimmt ihnen aber einen Großteil der Arbeit ab: Statt jeden Text von Grund auf neu zu übersetzen, überfliegen Übersetzer oder Länderteams die vorübersetzten Texte und passen nur an, was nicht passt. Das ist in der Regel deutlich schneller.

Fallen dabei Fehler auf, die sich wiederholen, wird der Prompt oder das Glossar angepasst. Beim nächsten Lauf ist der Fehler dann in allen Texten behoben, nicht nur in einem. So wird die Übersetzung mit jedem Durchlauf besser und der Aufwand in den Ländern sinkt.

Praxisbeispiel: B2B-Marktplatz für Industrieautomation

Ein B2B-Marktplatz für Industrieautomation wollte sein Sortiment in weitere Länder bringen: rund 2.800 Produkte und Lösungen, etwa 25.000 Textsegmente. Mit dem bisherigen Übersetzungsdienst dauerte eine Sprache geschätzt Wochen bis Monate, vollständig übersetzt war keine.

Wichtiger als die Geschwindigkeit: Zum ersten Mal sind Produkte und Lösungen in einer Sprache komplett übersetzt statt nur in Teilen. Weil das so gut ankommt, sollen als Nächstes auch Partnerseiten und die übrigen Texte der Website folgen.

Was kostet E-Commerce-Übersetzung mit KI?

Das Sprachmodell selbst kostet fast nichts: unter 5 US-Dollar pro Sprache für den gesamten Bestand. Die Preise sind derzeit stark subventioniert. Selbst wenn sie deutlich steigen, bleibt das ein kleiner Posten.

Der eigentliche Aufwand liegt woanders:

Entwicklung: Anbindung an Shop und CMS, automatische Prüfungen, Vergleichsseite, Rückschreiben der Texte.

Glossar: Begriffe und Regeln je Sprache festlegen und aktuell halten.

Prüfung: Stichproben durch Muttersprachler, vor allem bei den ersten Sprachen.

Wie groß dieser Aufwand bei Ihnen ist, hängt vor allem von Ihren Schnittstellen und der Zahl der Sprachen ab. Das lässt sich meist in einem kurzen Gespräch einschätzen.

Worauf Sie bei der Umsetzung achten sollten

• Modellwahl: Modelle sind nicht in jeder Sprache gleich gut. Testen Sie vor dem Start mit echten Produkttexten, nicht mit Beispielsätzen.
• Datenschutz: Klären Sie früh, welche Daten an welchen Anbieter gehen und wo sie verarbeitet werden.
• Qualität der Ausgangstexte: Fehler im Original landen in jeder Übersetzung. Die Pipeline macht sie sichtbar, korrigieren müssen Sie sie an der Quelle.
• Freigabe durch Menschen: Die KI übersetzt, Ihre Teams in den Ländern geben frei. So bleibt die Verantwortung für die Texte bei Ihnen.
• Rückweg einplanen: Jede Änderung muss sich zurücknehmen lassen. Dann ist auch ein Fehler im Live-System schnell behoben.

Vollständige Produktdaten in jeder Sprache werden noch aus einem zweiten Grund wichtig: KI-Agenten, die für Einkäufer Produkte recherchieren und vergleichen, finden nur, was in der jeweiligen Sprache vorliegt. Mehr dazu unter Agentic E-Commerce und in unserem Artikel zu Agentic Commerce.

Fazit:
Neue Märkte in Tagen statt Monaten

Wenn Übersetzungen der Grund sind, warum ein Land noch nicht live ist, lässt sich das heute in Tagen lösen. Das Sprachmodell ist dabei der günstigste und einfachste Teil. Den Unterschied machen das Glossar, die automatischen Prüfungen und eine saubere Anbindung an Ihre Systeme.

Ihre Produkte in neuen Sprachen, ohne monatelang zu warten.

Wir schauen uns Ihren Shop und Ihre Texte an und sagen Ihnen, ob sich eine KI-Übersetzung lohnt und was sie kostet.

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