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图示10、Steam的多语言数据覆盖选择了借助用户志愿者的力量（https://translation.steampowered.com/）
4. 智能解决方案C端智能解决方案，指的是自动翻译服务，比如Google Translate。如图示11所见，Google Play内置了自家的翻译服务来提升阅读体验。值得一提的是，Google Translate的翻译质量，在欧洲各大语言之间翻译笔者认为已经做到相当高的质量（比如英语-法语等之间互译），但是不同语系之间的语言互译质量还有待提高（比如英语-汉语之间的互译），这本身与语系当中的语法逻辑和词汇组成有关，需要持续的时间和资源投入提升翻译质量，不在这里多赘述。

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图示11. Google Play调用了自家的Google Translate来弥补多语言数据的不足
这里需要补充一点的是，产品逻辑上要注意，当没有对应语言文案展示给用户时，尽量保障流行语言（例如英语）作为打底语言，提高文案的可读性。
三、归纳与结语在介绍完上边的概念之后，我们可以尝试用思维导图对产品多语言方案进行梳理，可以得到如下图示。

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那么，在这样的一个框架梳理下，全球化产品的多语言铺设方面就相对清晰了。
不过海外产品其实进攻的市场类型丰富多样，而今天我们尝试使用的案例Google Play并不代表了所有的产品类型，例如一般的工具类产品的多语言翻译方案会在这个基础上简化许多（由于一般不需要B端用户和C端用户参与生产内容资料），相信大家在实际面对相关项目时可以灵活应变。
最后，希望本文能够在实际工作中更多帮助到在海外市场深耕的各位产品小伙伴，感谢阅读！
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【 数据|海外产品的多语言方案解析】题图来自Unsplash，基于CC0协议。

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标题：数据|海外产品的多语言方案解析( 三 )