DeepL vs Google Translate vs AI: Bäst för .po-filer?

Du exporterar en .pot från ditt WordPress-tillägg, klistrar in några hundra strängar i DeepL eller Google Translate, får tillbaka en prydlig tysk kolumn, släpper den i din .po-fil, kompilerar och publicerar. Sedan rapporterar en användare att varukorgssidan visar en rå %1$s där ett produktnamn borde vara, eller värre, prisraden lyder You have 1 items på varje språk eftersom pluralformen kollapsade. Översättningens kvalitet var bra. Översättningens struktur förstördes.

Det är kärnan i spänningen i debatten om DeepL vs Google Translate när källan är en gettext .po-fil snarare än ett prosastycke. Båda är världsklass på att översätta naturliga meningar. Ingen av dem var utformad för att respektera en printf-platshållare, en Gettext-pluralmatris eller en msgctxt-disambiguering. De behandlar %1$s som ett stavfel att städa upp och en tvåformad plural som en enda mening att platta ut. För marknadsföringstext är det osynligt. För programvarulokalisering bryter det webbplatser.

Det här inlägget jämför klassisk maskinöversättning – DeepL och Google Translate – mot en kontextmedveten AI-pipeline byggd specifikt för gettext. Vi kommer att titta på de aspekter som verkligen spelar roll för .po-filer: hantering av platshållare, pluralformer, kontext, stöd för massfiler och kostnad. Om du vill ha den djupare diskussionen om LLM-mot-LLM-kvalitet, täckte vi det i AI-översättningskvalitet: Gemini vs GPT-4 vs DeepSeek. Här är frågan snävare och mer praktisk: vad är bäst för .po-filer?

DeepL vs Google Translate: Vad de är byggda för

Båda är maskinöversättningsmotorer för allmänna ändamål optimerade för flytande, naturligt språk. Ingen av dem analyserar filformat.

DeepL - Flytande, men formatblind

DeepL är vida hyllad för den mest naturligt klingande översättningen, särskilt över europeiska språk. Men den tar emot text, inte struktur. Mata den med en .po msgid som innehåller %1$s ordered %2$s och den översätter orden runt platshållarna samtidigt som den ofta omordnar, lägger till mellanslag eller släpper token – eftersom de för DeepL bara är konstiga tecken i en mening.

Google Translate - Bred täckning, samma blinda fläck

Google Translate stöder betydligt fler språk och är standardvalet för budgetlösningar bakom tillägg som GTranslate. Dess hantering av platshållare är inte bättre. Båda motorerna delar samma grundläggande begränsning: de optimerar meningens flyt och har ingen modell för gettext-regler.

Den verkliga frågan är inte kvalitet – det är struktur

För .po-filer är rå språklig kvalitet en grundförutsättning. Det som bryter produktionen är den strukturella integriteten: överlever variablerna, förblir pluralformerna flerformiga, respekteras kontexten. Det är där en gettext-medveten AI-pipeline drar ifrån både DeepL och Google Translate.

Varför platshållare och pluralformer bryter maskinöversättning

En .po-fil är inte prosa. Det är kodnära text med strikta regler, och tre av dessa regler besegrar rutinmässigt klassisk MT.

Förvanskning av platshållare och variabler

WordPress-strängar är fulla av printf-liknande platshållare: %s, %d och positionella former som %1$s och %2$s. De positionella är viktiga eftersom vissa språk omordnar meningen, och siffrorna talar om för sprintf vilket argument som ska var. Se vad klassisk MT gör med detta:

// Source string in your .po file
$msg = sprintf( __( '%1$s left a comment on %2$s', 'mytheme' ), $user, $post );

// What DeepL / Google Translate often return (German):
// "%2$s hat einen Kommentar zu %1$s hinterlassen"  <- reordered, OK
// "% 1$ s hat einen Kommentar..."                   <- spaces injected, BROKEN
// "hat einen Kommentar hinterlassen"                <- placeholders dropped, BROKEN

Ett enstaka inlagt mellanslag (% 1$ s) eller ett borttappat token kastar en PHP-varning eller skriver ut rå kod till dina användare. Vi går djupare in på detta felfall i hur man översätter PO-filer utan att bryta kodvariabler.

Pluralformer kollapsar

Gettext-pluralformer är inte en enda sträng – de är en matris kopplad till språkets pluralregel. Engelska har två former; polska har tre; arabiska har sex. Klassisk MT tar emot msgid_plural som två separata meningar och översätter dem oberoende, utan medvetenhet om att de måste förbli en sammanhängande flerformig uppsättning. Resultatet är ofta en enkel form som dupliceras, så 1 item och 5 items återges identiskt.

msgid "%d item in your cart"
msgid_plural "%d items in your cart"
msgstr[0] ""
msgstr[1] ""
# A gettext-aware pipeline fills BOTH forms correctly with %d preserved.
# DeepL/Google translate each line in isolation and lose the plural relationship.

Kontext (msgctxt) ignoreras

Gettext använder msgctxt för att särskilja identiska strängar – "Post" som substantiv kontra "Post" som verb, eller "Order" som substantiv kontra verb i WooCommerce. Klassisk MT ser aldrig det kontextfältet, så den gissar, och den gissar på samma sätt varje gång oavsett var strängen visas.

Skadan förvärras inom handel. En WooCommerce-katalog är full av korta, tvetydiga strängar – "Order", "Ship", "Free", "View" – där fel tolkning producerar en knapp som säger fel sak på kundens språk. Eftersom DeepL och Google Translate översätter varje sträng isolerat, kan de inte använda den omgivande kontexten som gettext medvetet kodar. En formatmedveten pipeline som läser msgctxt löser exakt dessa tvetydigheter, vilket är anledningen till att det spelar störst roll på butikssidor där felöversättningar kostar verklig försäljning.

Den kontextmedvetna AI-strategin för .po-filer

En specialbyggd gettext-pipeline översätter inte bara ord – den förstår filformatet och skyddar dess struktur. Detta är skillnaden på kategorinivå, och det är därför den rätta jämförelsen inte alls är DeepL vs Google Translate, utan klassisk MT kontra ett formatmedvetet AI-arbetsflöde.

Syntaxlåsning skyddar varje token

Den avgörande tekniken är Syntaxlåsning. Innan någon text når AI:n, låses och hålls varje variabel (%s, %1$s, {name}), HTML-tagg och kodtoken åt sidan. Modellen ser och skriver om endast de mänskligt läsbara orden. Efter översättningen återställs de låsta token till sina korrekta positioner. Den där förvanskningen av % 1$ s kan helt enkelt inte hända, eftersom AI:n aldrig rör platshållaren från första början. Detta är det skyddsnät som klassisk MT strukturellt saknar – en punkt vi utvecklar i manuell vs AI-översättning: är AI säker för WordPress-lokalisering.

Fullt stöd för plural och kontext

En gettext-medveten pipeline läser msgid_plural som en uppsättning och genererar varje nödvändig form för målspråkets pluralregel, och håller platshållare intakta över alla dem. Den läser också msgctxt och använder det som kontext, så "Order" som substantiv och "Order" som verb översätts olika och korrekt.

Massfiler, inte kopiera-klistra in

DeepL och Google Translate är verktyg för att klistra in text (eller API:er per tecken). Ett molnbaserat .po-arbetsflöde tar emot hela filen – och med Smart Batching delas 10MB+ WooCommerce-strängpaket upp, översätts parallellt och slås samman, där kopiera-klistra-in-metoden faller isär långt innan dess. Du laddar upp en fil och laddar ner .po + .mo + mer, istället för att sammanfoga kolumner för hand.

DeepL vs Google Translate vs Gettext-medveten AI: Domen

För ren prosa är DeepL och Google Translate utmärkta. För .po-filer är de avgörande faktorerna för produktionssäkerhet platshållare, pluralformer, kontext och masshantering – och det är där en formatmedveten pipeline vinner.

Jämförelsetabell

Hur man väljer

Om du översätter ett blogginlägg eller en marknadsföringssida, välj DeepL för tonen. Om du översätter en .po- eller .pot-fil avsedd för en live WordPress-webbplats, är flyt inte den avgörande faktorn – strukturell integritet är det. En gettext-medveten AI-pipeline ger dig båda: stark språklig kvalitet och platshållare, pluralformer och kontext som överlever intakt ända fram till den kompilerade .mo.

Det finns också en arbetsflödeskostnad som tabellen underskattar. Att köra ett helt tillägg genom DeepL eller Google Translate innebär att kopiera kolumner med strängar till en ruta, klistra in resultat tillbaka och manuellt kontrollera varje platshållare – en tråkig, felbenägen process som blir värre för varje ytterligare språk. En filbaserad pipeline slår samman detta till en enda uppladdning och nedladdning, och returnerar inte bara .po utan även den kompilerade .mo och andra format i en ZIP, så filen du levererar är den fil som AI:n producerade – ingen manuell hopsättning där nya misstag smyger sig in.

Slutsats

Det ärliga svaret på frågan om DeepL vs Google Translate för .po-filer är att du frågar om fel tävlande. Båda är utmärkta prosaöversättare och båda är strukturellt blinda för gettext – de förvanskar %1$s, plattar till pluralformer och ignorerar msgctxt, eftersom de aldrig byggdes för att läsa en översättningsfil. För programvarulokalisering är det skillnaden mellan en ren release och en trasig varukorgssida.

En kontextmedveten AI-pipeline med Syntaxlåsning ändrar jämförelsen helt. Den matchar det flyt du förväntar dig från DeepL eller Google Translate samtidigt som den garanterar att varje variabel, pluralform och kontextanteckning anländer intakt – så din översatta webbplats fungerar, inte bara läser bra.

Redo att översätta .po-filer utan förvanskade platshållare eller kollapsade pluralformer? Prova SimplePoTranslate gratis - inget kreditkort krävs. Ladda upp dina .po, .pot, .json eller .xliff och få gettext-säkra AI-översättningar på gratiskontot.