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AI campaign localization काम को translation से transcreation और QA की तरफ़ ले जाती है। Deliverable native nuance है, शब्दों की गिनती नहीं, और model engine है जबकि लोग brand और market के owner हैं। जो teams AI localization को एक translation task मानती हैं वे धाराप्रवाह copy भेजती हैं जो मुद्दा चूक जाती है।
DIALØGUE 7 भाषाओं को support करता है, लेकिन असली multilingual काम strings का translation नहीं था। असली काम था audience-local dates ठीक करना, TTS consistency बनाए रखना, UI language drift को ठीक करना, और यह तय करना कि quality किन जगहों पर इतनी important है कि हमें जानबूझकर धीमा होना चाहिए।
2023 में मुझे लगता था कि generative AI सस्ते content से search को भर देगा और SEO का return घटा देगा। तीन साल बाद, बिल्कुल वही हुआ। लेकिन बड़ा बदलाव यह है कि content production अब moat नहीं रहा। Structure, trust, QA, localization quality, और answer-engine visibility — ये असली edge बन गए हैं।
17 सालों की 493 ब्लॉग पोस्ट्स, 10 भाषाओं में अनुवादित, ~4,900 फ़ाइलें, ~39 लाख शब्द। Claude Code के parallel agents ने इसे संभव बनाया — लेकिन Korean की तबाही, Cantonese की आवाज़ की समस्या, और 5 घंटे की usage cap ने सफलताओं से ज़्यादा सिखाया।