TL;DR:在人工智能驅動的搜索中，出現了一個未被注意到的重要缺陷。當日本用戶提出問題時，AI 系統經常會即時翻譯英文內容，並引用與日本市場無關的資料來源，將其視為答案。這造成了破壞性的使用者體驗和巨大的策略漏洞。在 Mercury，我們將這個「AI 翻譯鴻溝」視為一個重要的機會。透過在日本建立母語 "Answer Assets「和當地 」Trust Layer"，聰明的品牌可以在競爭對手提供零碎且令人沮喪的體驗時，搶佔市場。
我是 Mercury Technology Solutions 的執行長 James Huang。
大部分國際 SEO 專業人員尚未意識到，在 AI 搜尋中正在發生一種無聲的結構性失敗。大型語言模型（Large Language Models）犯了一個嚴重的錯誤，為非英語市場（尤其是像日本這樣複雜的市場）帶來了糟糕的使用者體驗。
當使用者以日文搜尋時，AI 系統通常會即時翻譯英文內容，並將其呈現為確切的答案。問題何在？他們引用的資料來源往往與使用者的語言、法規環境或市場意向不符。結果是，雖然答案看起來相關，但使用者的旅程卻從根本上破壞了。
日本市場的無聲翻譯問題
以下是幕後的情況。當 LLM 遇到有關複雜 B2B 主題的日語查詢時 - 例如「日本市場向けの産業用化学品サプライヤーはどこですか？")-它可能缺乏足夠的高品質、日語訓練資料來提供全面的答案。
它沒有承認這一差距，而是預設為其龐大的英文知識庫，找到相關文章，翻譯資訊，並呈現出來，就像它原本是為日本觀眾創作的一樣。
當使用者檢視資料來源時，問題就顯而易見。他們會被引導至美國或歐洲的網站，但這些網站可能無法服務日本市場、不了解日本的化學物質管制法 (CSCL)，甚至無法列出當地的經銷商。
我們現在看到的正是這種情況。我們諮詢過的一家全球化學公司發現，當日本電子公司的採購經理以日文搜尋技術規格時，AI 系統會翻譯其美國英文網站的內容。儘管他們在日本的營運有著不同的產品配方、獨特的法規核准，以及完全獨立的銷售通路，這種情況還是發生了。
為什麼這會造成糟糕的使用者體驗
Google 在多年前創造了 hreflang 標籤，解決了這個問題。目標很簡單：以使用者的語言和地區提供最相關的內容體驗，以符合使用者的意圖。
AI 系統尚未掌握這項基本原則。
當 Panasonic 等公司的日本採購經理搜尋工業化學品供應商，卻收到來自美國英文網頁的答案時，就會發生一連串的故障：
- 法規不匹配：美國供應商的產品可能不符合日本嚴格的 JIS（日本工業標準）或 CSCL 要求。
- 商業模式錯位：定價、運送物流和服務模式是為美國市場設計的，與日本買家毫不相干。
- The User Journey Breaks： 聯絡表單、電話號碼和銷售流程都是針對說英語的美國客戶，對日本使用者來說是死胡同。
日本的 B2B「知識差距
這個問題對於 B2B 公司來說是最嚴重的，因為高度技術性的內容 - 製造規格、合規指引和產業最佳實務 - 主要是以英文記錄。這為 AI 系統預設為翻譯創造了完美的條件，在不經意之間創造了不佳的體驗。
多語言模型的研究一致顯示，母語訓練資料能產生明顯更好的結果。當模型是以目標語言的原始內容（而非機器翻譯版本）進行訓練時，其表現最佳。
戰略機會：將鴻溝變成戰壕
這不是問題，而是等待我們抓住的競爭優勢。AI Translation Chasm」是市場缺口的明確信號。
以下是我們的 SEVO (Search Everywhere Optimization) 方法的核心策略玩法：
- 識別錯配：使用先進的 LLM 追蹤，我們可以識別出以英語來源回答的高價值日語查詢。例如，「日本の製造業向けの最高の潤滑油」(「日本製造業の最佳潤滑油」) 的搜尋可能會由美國或德國的網站回答，推薦日本當地經銷商無法提供的產品。
- 建立原生「答案資產」：接下來，我們會以日文建立全面的資源，以解決這些相同的主題，但卻是深入本地化的。這不僅僅是翻譯，而是參考當地法規、與日本公司進行案例研究，並針對日本市場的特定痛點來創造內容。
- 建立當地「信任層」：我們不只是發佈內容。我們會建立一個當地的權威生態系統，確保日本貿易刊物、當地語言論壇提及您的品牌，並確保您的品牌獲得當地數位社群的認可。
本地化解決方案：超越翻譯
擁有大量英文內容庫的全球品牌將迎來巨大商機。首先意識到這一翻譯差距並投資於創造真正的母語內容體驗的公司將在其目標市場中擁有 AI 答案空間。
當這位日本採購經理搜尋化學品供應商時，他們應該會找到專門為日本買家所建立的「答案資產」，其中會引用日本的法規，並將他們與當地的日本銷售團隊或經銷商聯繫起來。
這就是國際 SEO 超越技術實作，成為市場策略核心的原因。問題不在於 AI 最終是否能解決翻譯上的缺口，而是當 AI 解決缺口時，您的品牌是否能成為確切、權威的日文來源。
水星科技解決方案。加速數位化。
