Liferay hat am 13. Oktober 2026 den „2026 Website Localization Report“ veröffentlicht. Laut der über GlobeNewswire verbreiteten Pressemitteilung haben 56 Prozent der befragten mehrsprachigen Verbraucher schon einmal auf einen Kauf verzichtet, weil Website oder App schlecht an ihre Sprache angepasst wirkten. Nur 20 Prozent führen eine gelungene Lokalisierung allein auf KI zurück. 43 Prozent schreiben sie der Mitwirkung von Menschen zu.
Nach Angaben des Herstellers hat der Dienstleister Pollfish die Umfrage im September 2026 durchgeführt. Befragt wurden 800 Erwachsene in den USA, die in den vergangenen zwölf Monaten eine Website, eine App oder einen digitalen Dienst in einer anderen Sprache als Englisch genutzt haben. Den vollständigen Bericht stellt Liferay auf seiner Website bereit. Dieser Artikel stützt sich auf die Pressemitteilung und auf Berichte von Fachdiensten.
Die Studie setzt eine Umfragereihe des Herstellers fort
Liferay veröffentlicht seit einiger Zeit regelmäßig Umfragen, die über Pollfish erhoben werden. Am 30. September 2025 meldete das Unternehmen, 73 Prozent der Kunden hätten einen Kauf abgebrochen, weil der digitale Ablauf zu mühsam war. Am 27. Mai 2026 folgte die „2026 Digital Content Management Survey“ mit 500 Content-Verantwortlichen aus den USA. Dem Liferay-Blog zufolge nutzen dort 86 Prozent KI-Funktionen in ihren Content-Werkzeugen. Nur 14 Prozent vertrauen der KI aber vollständig, Inhalte ohne menschliche Prüfung zu veröffentlichen. 63 Prozent betreuen zudem Kanäle jenseits der Website, am häufigsten soziale Medien, E-Mail und mobile Apps.
Der neue Report betrachtet dieselbe Frage aus Sicht der Kunden. Beide Erhebungen kommen zu einem ähnlichen Ergebnis. KI ist in Redaktionsprozessen angekommen, die Freigabe durch Menschen wird aber weiter erwartet, von Redaktionen ebenso wie von Kunden. Zu berücksichtigen ist, dass es sich durchweg um Herstellerstudien handelt. Liferay vertreibt eine Digital Experience Platform (DXP) mit eigenen Übersetzungsfunktionen und hat ein geschäftliches Interesse daran, Lokalisierung als Plattformthema darzustellen.
Die Kernzahlen beruhen auf Selbstauskünften der Befragten
Neben den Werten aus der Einleitung nennt die Pressemitteilung weitere Ergebnisse. 54 Prozent derjenigen, die die nicht-englischen Übersetzungen von Marken als gut oder sehr gut bewerten, haben trotzdem schon einen Kauf wegen schlechter Lokalisierung abgebrochen. Nur 23 Prozent sagen, nicht-englische Websites wirkten in der Regel so, als seien sie für sie geschrieben. 82 Prozent trauen sich zu, maschinell übersetzte Inhalte von Texten zu unterscheiden, die Muttersprachler geschrieben oder geprüft haben. 90 Prozent haben mindestens ein Lokalisierungsproblem bemerkt. 48 Prozent haben sich für einen Anbieter entschieden, weil dessen Website oder App besser an ihre Sprache und Kultur angepasst war.
Liferay-Mitgründer und CMO Bryan Cheung beschreibt den Unterschied laut Customer Service Manager Magazine so: „Translation gets the content into another language. Localization is what makes it feel natural to the people using it.“ Diese Unterscheidung zwischen Übersetzung und Lokalisierung zieht sich durch den gesamten Bericht.
Für die Bewertung der Zahlen sind mehrere Einschränkungen wichtig. Der Wert von 56 Prozent beschreibt, ob ein Abbruch jemals vorkam. Wie häufig das geschieht oder wie viel Umsatz dabei verloren geht, lässt sich daraus nicht ableiten. Die 82 Prozent geben eine Selbsteinschätzung wieder, ob die Befragten maschinelle Übersetzung tatsächlich erkennen, wurde nach den veröffentlichten Angaben nicht getestet. Auch die Werte von 20 und 43 Prozent messen nur eine Zuschreibung, denn Verbraucher wissen in der Regel nicht, wie ein Text entstanden ist. Was die übrigen 37 Prozent angegeben haben, geht aus der Pressemitteilung nicht hervor, ebenso wenig die Sprachen der Befragten oder die Fehlertoleranz. Die Stichprobe umfasst ausschließlich US-Verbraucher. Ob sich die Ergebnisse auf europäische Märkte mit anderen Sprachpaaren und Erwartungen übertragen lassen, ist offen. Der Branchendienst Agile Brand Guide empfiehlt in seiner Zusammenfassung ausdrücklich, die Zahlen als unbestätigte Herstellerangaben zu behandeln.
Technisch betrifft das Thema vor allem Workflow und Datenmodell
Mit dem Report kündigt Liferay keine neue Funktion und keine neue Version an. Für Projekte zählt daher, wie die vorhandenen Werkzeuge eingesetzt werden. Liferay DXP bietet seit mehreren Versionen lokalisierbare Felder für Web Content und Objects, eine eigene Übersetzungsoberfläche, XLIFF-Export und -Import für externe Übersetzungsdienstleister, Übersetzungsrechte je Sprache, die Einbindung von Übersetzungen in Freigabe-Workflows sowie Anbindungen an maschinelle Übersetzungsdienste. In Projekten muss man also festlegen, an welcher Stelle maschinell übersetzt wird und an welcher Stelle eine Prüfung durch Menschen verpflichtend ist.
Mehrere Punkte gehen über die reine Textübersetzung hinaus. Fehlt eine Übersetzung, zeigen viele Systeme standardmäßig den Inhalt der Standardsprache an. So entstehen Seiten mit gemischten Sprachen, die Nutzer als Lokalisierungsfehler wahrnehmen. Zur Lokalisierung gehören außerdem Bilder, Rechtstexte, Preise und Währungen, Datums- und Adressformate in Formularen, Produktdaten im Commerce-Bereich, sprachspezifische Suchanalyse sowie für die Suchmaschinenoptimierung hreflang-Angaben und lokalisierte URLs. Diese Elemente liegen oft in unterschiedlichen Systemen und werden von unterschiedlichen Teams betreut.
In Headless-Architekturen kommt eine weitere Ebene hinzu. Die Headless-APIs von Liferay liefern lokalisierte Inhalte abhängig von der angefragten Sprache. Das Frontend muss die Locale aber konsistent setzen und weiterreichen. In Flutter-Apps werden Oberflächentexte meist als ARB-Dateien gepflegt, redaktionelle Inhalte kommen dagegen aus dem CMS. Damit gibt es zwei Übersetzungsquellen und häufig auch zwei getrennte Prüfprozesse, was zu uneinheitlicher Terminologie führen kann. Bei Strapi und Magnolia stellt sich dieselbe Frage. Beide Systeme verwalten Sprachvarianten, die Qualitätssicherung entsteht aber erst durch den umgebenden Prozess mit Glossaren, Translation Memory und klaren Freigaberegeln.
Für Projekte rückt der Prüfprozess in den Mittelpunkt
Für Unternehmen, die mehrsprachige Portale, Shops oder Apps betreiben, bestätigt der Report vor allem eine bekannte Abwägung. Maschinelle und KI-gestützte Übersetzung senkt die Kosten je Sprache deutlich und macht zusätzliche Märkte erreichbar. Gleichzeitig vervielfacht sich bei großen Inhaltsmengen jeder systematische Fehler, etwa eine falsche Anrede, eine unpassende Tonalität oder ein falsch übersetzter Fachbegriff.
Eine durchgängige menschliche Prüfung für jede Sprache und jeden Inhalt ist für die meisten Organisationen nicht finanzierbar. Sie kann zudem Veröffentlichungen verzögern, wenn Freigaben je Sprache im Workflow hängen bleiben. Sinnvoll ist eine Abstufung nach Risiko. Transaktionsstrecken, Formulare, Preis- und Rechtsinformationen sowie Inhalte mit Markenwirkung sind andere Fälle als Archivmeldungen oder lange Produktlisten.
Offen bleibt einiges. Der Report betrachtet Verbraucher, zum B2B-Geschäft mit Partner- und Kundenportalen sagt er nichts. Unterschiede zwischen Sprachpaaren und Branchen weist die Pressemitteilung nicht aus. Ob das berichtete Verhalten dem tatsächlichen Kaufverhalten entspricht, lässt sich mit einer Befragung nicht klären. Belastbarer sind die eigenen Daten eines Unternehmens, etwa Konversions- und Absprungraten je Locale, Supportanfragen je Sprache oder A/B-Tests zwischen maschinell übersetzten und geprüften Seiten.
Unternehmen sollten mit einer Bestandsaufnahme beginnen
Zuerst sollte erfasst werden, welche Sprachen und Inhaltstypen es gibt, wo übersetzt wird (CMS, Translation-Management-System, App-Ressourcen) und wie sich das System bei fehlenden Übersetzungen verhält. Gemischtsprachige Seiten und nicht übersetzte Systemtexte lassen sich oft mit geringem Aufwand finden und beheben.
Danach empfiehlt es sich, Qualitätsstufen je Inhaltstyp festzulegen und im Workflow technisch abzubilden. In Liferay sind das unter anderem sprachbezogene Übersetzungsrechte und Freigabeschritte für Übersetzungen. Bei Strapi, Magnolia oder Flutter-Projekten sollte vor dem Rollout geklärt sein, wer welche Sprachvariante freigibt.
Terminologie sollte zentral gepflegt werden. Glossare und Translation Memory sollten CMS, Übersetzungsdienstleister, maschinelle Übersetzungsdienste und App-Ressourcen gemeinsam nutzen. Wer LLM-basierte Übersetzung einsetzt, sollte Glossare und Stilvorgaben ausdrücklich mitgeben und Stichproben durch Muttersprachler einplanen.
Für die Erfolgsmessung bieten sich Kennzahlen je Locale in der Webanalyse an, ergänzt durch eine einfache Rückmeldemöglichkeit für Nutzer, um Sprachfehler zu melden. Formate, Formulare und Rechtstexte sollten in den Zielmärkten von Personen getestet werden, die die jeweilige Sprache als Muttersprache sprechen.
Bevor die Zahlen des Reports in Business Cases einfließen, sollte man den vollständigen Bericht samt Methodik lesen. Die US-Werte eignen sich als Hinweis auf Risiken, aber nicht als Planungsgröße für europäische Märkte.
Portalworks unterstützt Unternehmen bei der Bewertung und Umsetzung von Lokalisierungsprozessen in Projekten mit Liferay, Magnolia, Strapi und Flutter.
