O desafio
Cada campanha tinha de chegar a 27 mercados ao mesmo tempo. A tradução ia para uma agência externa e cada lançamento custava semanas e orçamento. As páginas de produto eram traduções à letra e não usavam as palavras com que os clientes de cada país procuram os produtos, por isso perdiam visitas no Google.
O que fizemos
O que ficou nas mãos das pessoas
Com falantes nativos de cada mercado, escrevemos um guia de tom de voz e de localização: como a marca fala, que termos usa e o que nunca diz. Fizemos também a pesquisa de palavras-chave, país a país, para as 25 páginas de produto.
O que a IA fez
Treinámos um modelo Gemini com esse guia para localizar os textos, os PDFs e as imagens de cada campanha. O modelo passou a fazer boa parte do trabalho que antes seguia para a agência de tradução através de um conector do AEM. Os falantes nativos reveem o resultado antes de sair.
Páginas de produto para cada país
Reescrevemos os títulos, as descrições e os metadados das 25 páginas de produto para cada mercado, alinhados com a campanha em curso.
Os resultados
- Campanhas lançadas em 27 mercados e 25 páginas de produto adaptadas ao SEO de cada país.
- Menos tempo de produção e menos orçamento de tradução em cada campanha.
- O mesmo tom de voz em todos os mercados, validado por falantes nativos.
O que isto pode fazer por si
Se vende em vários países e cada tradução atrasa prazos e come orçamento, um guia de marca bem feito e um modelo de IA treinado com ele fazem a maior parte do trabalho, com pessoas a rever. Não foi preciso montar uma equipa interna de engenharia.