Маркетинговий переклад як творча адаптація

Abstract

Проведене дослідження підтвердило важливість маркетингового перекладу як ключового інструменту для успішної адаптації бізнесу до міжнародних ринків. Використання сучасних інструментів, таких як штучний інтелект, значно спрощує процес створення контенту, але потребує ретельного людського контролю для забезпечення високої якості та релевантності перекладу. Маркетинговий переклад є ключовим для адаптації матеріалів до різних культур і мовних груп, що допомагає досягати бізнес–цілей на міжнародних ринках. Використані методи включають аналіз оригінальних текстів, контексту, термінології та стилістики, а також дослідження цільового ринку та конкурентного середовища. Використання сервісів ШІ, такі як ChatGPT, можуть бути корисними для створення контенту, але потребують людського контролю для уникнення помилок. Фахівці у сфері маркетингу та розвитку бізнесу мають у своєму розпорядженні численні інструменти, серед яких PEER AI Tutor. Найбільший позитивний вплив на цільову аудиторію мають так звані «zinger–елементи» маркетингового тексту. Наше дослідження наголошує на важливості людської експертизи у процесі перекладу. У процесі дослідження різних способів та трансформацій перекладу, транскреації, ми виявили, що перекладачі враховують не лише денотативне значення слів, але й їх конотації.

The thesis explores the theoretical foundatins and practical approaches to marketing translation, emphasizing the importance of adapting marketing materials for different cultural and linguistic groups. The research methods include a detailed analysis of original texts, terminology, target market, and marketing strategies. The document also discusses the use of AI tools like Chat GPT for content creation, noting the challenges such as lack of emotional depth and potential for grammatical and stylistic errors. The research methods employed include analysis and synthesis, comprehensive sampling, comparison, classification, and quantitative analysis. The human translations were produced by us to maintain fidelity to the source text while ensuring naturalness and fluency in the target language. Following the initial machine-generated translation, a post–editing phase was conducted. Our findings revealed the strengths and limitations of machine translation systems. The quantitative data on translation transformations highlighted the areas where machine translations were most prone to errors, such as handling idiomatic expressions and maintaining contextual coherence. The post–editing analysis further underscored the importance of human expertise in achieving high–quality translations.