例如“图文语境”（ Context by Pictures）功能 。
由于游戏的题材及风格多样 ， 译员面对字符串 ， 未必能准确理解文本的含义和语境 。 在这种情况下 ， 翻译出的文字含义很可能与游戏真实氛围不符 。
面对这种情况 ， iLocalize能够通过自动、手动截图或在后台上传游戏内文本所在的画面 ， 帮助翻译团队理解这段文字所处的语境 ， 从而翻译出更符合氛围的本地化文本 。

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再例如“爆框检测及修复”功能 。
所谓“爆框” ， 指的是字符过长超出了UI设计空间的情况 。 这是小语种版本最容易出现的问题之一 。
爆框问题 ， 不仅会影响游戏的美观 ， 拉低游戏品质感 ， 严重的甚至直接影响玩家阅读文本 ， 导致玩家无法理解文本内容 ， 不愿玩下去的情况 。 如果想要解决爆框问题 ， 厂商以往只能安排专人肉眼检查 ， 效率低下且易出纰漏 。
在玩家对游戏体验要求越来越高的今天 ， 爆框问题“易发生、难解决”的特性 ， 已经成为市场最大的痛点 。
对此 ， iLocalize的爆框检测及修复的功能 ， 可以根据语言维度或者单个字符串设置最大长度 。 在翻译时 ， 系统会自动对比译文长度 ， 如果超出了最大长度 ， 则会对译员进行提醒 ， 并记录这一问题发生点 。 目前 ， iLocalize凭借这一功能 ， 已经能帮厂商解决超过80%的爆框问题 ， 使得翻译效果有了明显的提升 。

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而在上线后 ， iLocalize还能通过集成SDK再次全量自动监测并归因 ， 并可线上及时修改 ， 可视化预览后实时发布生效 ， 更快速、全面地修复爆框问题 。

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在确保翻译团队工作效率 ， 并有效避免爆框等视觉问题之后 ， 厂商接下来还需要面对验收的问题 。
进行本地化翻译后 ， 因为文本量过大 ， 验收方有时无法持续高效地评定结果 ， 也就无法评判翻译团队质量及绩效 。 这样一来 ， 优秀的翻译无法得到应有的反馈和认可 ， 低质低价翻译反而获利更多 。 这很容易导致本地化从业者之间恶性竞争 ， 发生机器翻译混杂的情况 。
但如果这些低质的本地化翻译上线到游戏内 ， 又会极大地降低游戏的品质 ， 一个S级的游戏也许就会降低为A级 ， 造成游戏研发和发行成本的巨额浪费 ， 并损失难得的市场机会 。
那么又该如何高效评估译员的工作 ， 并优化本地化的质量？iLocalize的“玩家评分和反馈功能”就在此时登场了 。
这一功能 ， 可以让测试玩家来评估本地化人员的工作 ， 并通过游戏内窗口 ， 将问题实时反馈给厂商 。 厂商也可以通过玩家反馈改善本地化版本 。

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经过iLocalize客户的验证 ， 通过用户等级或在线时长等条件筛选出来的玩家对这一功能的参与率能够达到10%-15% ， 它既有效地提升翻译的质量 ， 也提高了玩家对于游戏的参与感及粘性 。
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用好自动化工具 ，
越来越重要
看得出来 ， 与AIHelp“同门”的iLocalize ， 在工作流程、项目管理、品质检测等方面 ， 同样是利用自动化的手段 ， 帮助出海产品提高工作效率 ， 也难怪会有如此多的厂家青睐这样的服务 。
在这个过程中 ， 我们也可以发现 ， 使用自动化的工具和服务 ， 正在被越来越多的厂商所重视 ， 成为厂商们的一股新潮流 。