做多语言项目时，有一个问题迟早会遇到：
到底应该先翻译哪些语言？
如果只是支持三五种语言，这个问题并不复杂。英语、中文、日语、德语、法语、西班牙语，挑几个主要市场即可。
但当一个项目准备支持几十种语言以后，问题就完全不同了。
我的 Go 多语言项目最初只是翻译 A Tour of Go。因为时间关系，当时并没有一开始就设计一个覆盖整个 Go 文档体系的庞大计划，而是先把 Tour 做完，再逐步扩展 Learn、Tutorial、Database、Modules、Security 等内容。
随着项目推进，我最终完成了 65 个 community locale，也开始思考另一个更长期的问题：
如果以后还有新的多语言项目，我是不是还要重新研究一次“应该支持哪些语言、先做哪一种语言”？
我的答案逐渐变成了：没有必要。
既然已经花了大量时间研究语言范围、地区变体、商业价值和实施成本，那么完全可以建立一份长期使用的语言池和默认顺序。后面的项目直接复用，需要跳过 source language 时跳过即可。
而这一次，我决定让这个基础顺序只回答一个问题：
从长期广告收入潜力来看，哪一种语言更值得优先完成？
从 65 个 locale 到 66 个跨项目目标
这里首先需要解释一个容易混淆的数字。
当前 Go 项目已经完成的固定范围是 65 个 community locale。
Go 官方 Tour 使用 generic en 作为 English authority，但这个 en 是 source language，并不属于上述 65 个 community locale。
这对于 Go Tour 没有问题，因为原文就是英语。
但一个可以跨项目复用的语言池不能假定 source 永远是英语。
以后完全可能出现：
source = zh-CN
source = ja-JP
source = de-DE如果语言池里没有美国英语，那么中文项目反而没有一个最重要的英语商业市场目标。
因此，我在跨项目语言池中额外加入：
en-US最终得到：
66 个跨项目目标 locale。
以后每个项目只需要执行一个简单规则：
canonical source 已经覆盖哪个 locale，就跳过哪个 locale，其余语言保持原有商业顺序。
因此英语项目可以跳过 en-US，中文项目可以跳过 zh-CN，但不需要重新制作另一份语言排行榜。
我排序的不是“语言的重要性”
这份排名很容易产生一种误解：
排在前面的语言是不是“更重要”，排在后面的语言是不是“不重要”？
不是。
这份表不评价语言、文化、国家、民族或者使用者的重要程度。
它只是在估算一个商业问题：
如果同一个技术内容项目获得合理的本地流量，各语言版本未来能够产生多少广告收入？
换句话说，我真正估算的是：
预期广告收入
≈ 潜在可获得流量
× 单位流量的商业价值没有真实运行数据以前，这两个值都不能直接知道，只能通过代理指标估计。
潜在流量会受到语言使用人口、互联网人口、国家规模、开发者人口以及技术内容使用习惯影响。
单位流量商业价值则和所在经济体的购买力、广告主数量、广告投入、数字广告成熟度等因素高度相关。
所以人口很多，不一定排名最高。
人口很少，也不一定排名很低。
一个典型例子：印度和北欧
印度拥有极其庞大的互联网人口和开发者群体。
GitHub 的 2025 Octoverse 数据显示，印度已经拥有约 2190 万 GitHub developers，成为全球第二大开发者社区；Brazil 约 689 万，Indonesia 约 437 万。The GitHub Blog
这意味着印度、巴西、印尼不可能因为广告单价较低，就简单地被放到排行榜末尾。
但另一边，挪威、丹麦、瑞典、瑞士这些国家人口很少，却拥有很高的人均收入、成熟的数字经济和高价值广告市场。
所以：
低单价 × 巨大人口
和：
高单价 × 较小人口
最终可能得到相近的商业价值。
这也是为什么单纯按照“语言人口排行榜”来决定多语言项目顺序并不合理。
美国为什么应该排第一
加入 en-US 后，美国英语基本没有什么悬念地排在第一位。
IAB 与 PwC 的数据显示，美国互联网广告收入在 2025 年达到 2946 亿美元，同比增长 13.9%。IAB
这个市场同时具备：
广告规模巨大、购买力高、广告生态成熟、开发者人口庞大、英语技术内容消费成熟等多个优势。
因此，对一个面向开发者的技术内容网站而言，美国英语应当成为默认商业第一优先级之一。
中国为什么仍然非常靠前
如果只考虑 Google AdSense，那么中国大陆可能会被严重降权。
但我现在刻意不这样排序。
原因是这份表希望成为跨项目、跨广告平台的长期商业顺序，而不是“Google AdSense 支持度排行榜”。
中国 2024 年 GDP 约为 18.74 万亿美元，仍然是全球第二大经济体。德国、日本、印度、英国、法国、加拿大、巴西等主要目标市场也都处在全球大型经济体之列。世界银行数据目录
如果未来中文项目使用中国大陆本地广告平台或者其他商业模式，那么 zh-CN 的商业价值显然不能因为 Google 的限制而被人为降到后面。
同样的原则也适用于俄罗斯语、波斯语等市场。
因此，这一次我不把“当前能不能使用某一家广告平台”作为基础排序因素。
欧洲为什么有大量语言排在前半部分
欧洲有很多人口并不大的语言市场，例如荷兰语、瑞典语、挪威语、丹麦语、芬兰语、捷克语。
但这些市场不能简单按照人口排序。
IAB Europe 的 2025 AdEx Benchmark 显示，欧洲数字广告市场已经达到 1310 亿欧元，同比增长 10.5%；西欧成熟市场依然保持稳定增长。IAB Europe
因此，一个只有几百万或一千多万人口的高购买力市场，完全可能比一个拥有数千万人口但商业价值较低的市场更值得提前完成。
“民族”不是一个适合直接排名的字段
在最初整理数据时，我考虑过人口、大洲、国家、民族、经济体量、广告市场等因素。
后来我决定不单独使用“民族”这个字段，而改成：
主要国家 / 地区与语言社群
因为语言和民族经常不是一一对应。
英语、西班牙语、阿拉伯语、法语、俄语、斯瓦希里语都跨越多个国家和大量不同族群。
对于商业分析来说，真正有意义的是：
使用这门语言的人主要分布在哪里，他们所处的经济和广告市场是什么样的。
66 个语言版本的广告收入潜力顺序
下面这张表就是我最终采用的第一版商业顺序。
“潜在受众”只是数量级提示，不等同于严格的母语人口统计；“广告潜力”同样是当前没有真实 PV、RPM 和 fill rate 数据情况下的综合预期。
| 排名 | Locale | 中文语言名称 | 主要国家 / 地区 | 区域 | 潜在受众量级 | 经济 / 广告市场特征 | 广告潜力 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | en-US | 英语（美国） | 美国 | 北美 | 3 亿级 | 全球最大数字广告市场之一，购买力极高 | S+ |
| 2 | zh-CN | 简体中文（中国大陆） | 中国大陆 | 东亚 | 10 亿级 | 超大型经济体、互联网市场巨大 | S |
| 3 | en-GB | 英语（英国） | 英国 | 欧洲 | 7000 万级 | 高购买力、高成熟度广告市场 | S |
| 4 | ja-JP | 日语 | 日本 | 东亚 | 1 亿级 | 大型发达经济体，广告市场成熟 | S |
| 5 | de-DE | 德语（德国） | 德国 | 欧洲 | 8000 万级 | 欧洲最大经济体，高商业价值 | S |
| 6 | en-CA | 英语（加拿大） | 加拿大 | 北美 | 4000 万级 | 高购买力、高广告价值 | S |
| 7 | fr-FR | 法语（法国） | 法国 | 欧洲 | 6000 万级 | 大型成熟经济体 | S |
| 8 | en-AU | 英语（澳大利亚） | 澳大利亚 | 大洋洲 | 3000 万级 | 人口较少但单用户商业价值很高 | S |
| 9 | ko-KR | 韩语 | 韩国 | 东亚 | 5000 万级 | 高度数字化、技术市场成熟 | S |
| 10 | es-419 | 西班牙语（拉丁美洲） | 墨西哥、阿根廷、哥伦比亚、智利等 | 拉丁美洲 | 数亿 | 多国共享语言，整体流量潜力巨大 | S |
| 11 | pt-BR | 葡萄牙语（巴西） | 巴西 | 南美洲 | 2 亿级 | 大人口、大型经济体、开发者增长快 | S |
| 12 | ar | 阿拉伯语 | 中东、北非 | 中东 / 非洲 | 数亿 | 横跨大量国家，并包含高收入海湾市场 | A+ |
| 13 | it-IT | 意大利语 | 意大利 | 欧洲 | 6000 万级 | 大型成熟欧洲市场 | A+ |
| 14 | es-ES | 西班牙语（西班牙） | 西班牙 | 欧洲 | 5000 万级 | 欧洲成熟广告市场 | A+ |
| 15 | nl-NL | 荷兰语 | 荷兰 | 欧洲 | 2000 万级 | 人口不大但购买力和广告价值很高 | A+ |
| 16 | ru-RU | 俄语 | 俄罗斯及俄语地区 | 欧洲 / 亚洲 | 1 亿级 | 大型语言市场，可采用其他广告渠道 | A+ |
| 17 | zh-TW | 繁体中文（台湾） | 台湾 | 东亚 | 2000 万级 | 高收入、高互联网普及率 | A+ |
| 18 | de-CH | 德语（瑞士） | 瑞士 | 欧洲 | 千万级以下 | 极高购买力和广告价值 | A |
| 19 | sv-SE | 瑞典语 | 瑞典 | 欧洲 | 1000 万级 | 高收入成熟数字市场 | A |
| 20 | en-IN | 英语（印度） | 印度 | 南亚 | 超大型 | 全球最大的开发者增长市场之一 | A |
| 21 | id-ID | 印度尼西亚语 | 印度尼西亚 | 东南亚 | 2 亿级 | 超大人口、互联网和开发者高速增长 | A |
| 22 | fr-CA | 法语（加拿大） | 加拿大魁北克等地区 | 北美 | 千万级 | 高购买力区域市场 | A |
| 23 | de-AT | 德语（奥地利） | 奥地利 | 欧洲 | 1000 万级 | 成熟高收入欧洲经济体 | A |
| 24 | nb-NO | 书面挪威语（Bokmål） | 挪威 | 欧洲 | 500 万级 | 极高人均收入、广告价值高 | A |
| 25 | zh-HK | 繁体中文（香港） | 香港 | 东亚 | 700 万级 | 高收入国际商业市场 | A |
| 26 | da-DK | 丹麦语 | 丹麦 | 欧洲 | 600 万级 | 高购买力成熟市场 | A |
| 27 | en-SG | 英语（新加坡） | 新加坡 | 东南亚 | 600 万级 | 小人口、高收入、高商业价值 | A |
| 28 | pl-PL | 波兰语 | 波兰 | 欧洲 | 4000 万级 | 中大型欧洲经济体 | A |
| 29 | he | 希伯来语 | 以色列 | 中东 | 1000 万级 | 高收入、科技产业集中 | A |
| 30 | cs-CZ | 捷克语 | 捷克 | 欧洲 | 1000 万级 | 成熟中欧市场 | A |
| 31 | tr-TR | 土耳其语 | 土耳其 | 欧洲 / 亚洲 | 9000 万级 | 大人口、中大型经济体 | B+ |
| 32 | th-TH | 泰语 | 泰国 | 东南亚 | 7000 万级 | 大型东南亚消费市场 | B+ |
| 33 | pt-PT | 葡萄牙语（葡萄牙） | 葡萄牙 | 欧洲 | 1000 万级 | 欧洲成熟市场 | B+ |
| 34 | fi-FI | 芬兰语 | 芬兰 | 欧洲 | 600 万级 | 小人口、高购买力 | B+ |
| 35 | zh-SG | 简体中文（新加坡） | 新加坡 | 东南亚 | 数百万 | 高收入区域中文市场 | B+ |
| 36 | hi-IN | 印地语 | 印度 | 南亚 | 数亿 | 巨大语言人口，但单位广告价值较低 | B+ |
| 37 | vi-VN | 越南语 | 越南 | 东南亚 | 1 亿级 | 快速增长互联网经济 | B+ |
| 38 | ms-MY | 马来语 | 马来西亚 | 东南亚 | 数千万 | 中等人口、较成熟数字经济 | B |
| 39 | en-ZA | 英语（南非） | 南非 | 非洲 | 数千万市场 | 非洲较成熟的广告经济体之一 | B |
| 40 | ca-ES | 加泰罗尼亚语 | 西班牙加泰罗尼亚地区 | 欧洲 | 千万级 | 位于较高收入欧洲区域 | B |
| 41 | fil-PH | 菲律宾语 | 菲律宾 | 东南亚 | 1 亿级 | 大人口、数字市场增长快 | B |
| 42 | hu-HU | 匈牙利语 | 匈牙利 | 欧洲 | 1000 万级 | 中等欧洲广告市场 | B |
| 43 | el-GR | 希腊语 | 希腊 | 欧洲 | 1000 万级 | 成熟但规模较小的欧洲市场 | B |
| 44 | ro-RO | 罗马尼亚语 | 罗马尼亚 | 欧洲 | 2000 万级 | 成长中的欧洲数字市场 | B |
| 45 | bn-BD | 孟加拉语 | 孟加拉国 | 南亚 | 1 亿级以上 | 超大人口、单位商业价值较低 | B− |
| 46 | ta-IN | 泰米尔语 | 印度南部 | 南亚 | 数千万 | 大语言社群、广告价值偏低 | B− |
| 47 | te-IN | 泰卢固语 | 印度南部 | 南亚 | 数千万 | 大语言社群、广告价值偏低 | B− |
| 48 | uk-UA | 乌克兰语 | 乌克兰 | 欧洲 | 数千万 | 中等语言市场，长期恢复潜力存在 | B− |
| 49 | fa-IR | 波斯语 | 伊朗及周边地区 | 中东 | 9000 万级 | 大型语言市场，需其他广告渠道 | B− |
| 50 | bg-BG | 保加利亚语 | 保加利亚 | 欧洲 | 600 万级 | 小型欧洲市场 | C+ |
| 51 | ml-IN | 马拉雅拉姆语 | 印度喀拉拉邦 | 南亚 | 数千万 | 人口可观、广告价值较低 | C+ |
| 52 | mr-IN | 马拉地语 | 印度马哈拉施特拉邦 | 南亚 | 数千万 | 大型语言社群 | C+ |
| 53 | kn-IN | 卡纳达语 | 印度卡纳塔克邦 | 南亚 | 数千万 | 区域技术产业较强 | C+ |
| 54 | gu-IN | 古吉拉特语 | 印度古吉拉特邦 | 南亚 | 数千万 | 较大区域经济体 | C+ |
| 55 | pa-IN | 旁遮普语（果鲁穆奇文，印度） | 印度旁遮普地区 | 南亚 | 数千万 | 较大语言社群 | C+ |
| 56 | ur-PK | 乌尔都语 | 巴基斯坦 | 南亚 | 亿级潜在市场 | 大人口、广告价值较低 | C+ |
| 57 | kk-KZ | 哈萨克语 | 哈萨克斯坦 | 中亚 | 2000 万级市场 | 中等规模、高于部分低收入市场 | C |
| 58 | hr-HR | 克罗地亚语 | 克罗地亚 | 欧洲 | 400 万级 | 小型欧洲市场 | C |
| 59 | sk-SK | 斯洛伐克语 | 斯洛伐克 | 欧洲 | 500 万级 | 小型欧洲市场 | C |
| 60 | sl-SI | 斯洛文尼亚语 | 斯洛文尼亚 | 欧洲 | 200 万级 | 小人口但收入水平较高 | C |
| 61 | lt-LT | 立陶宛语 | 立陶宛 | 欧洲 | 300 万级 | 小型欧盟市场 | C |
| 62 | et-EE | 爱沙尼亚语 | 爱沙尼亚 | 欧洲 | 100 万级 | 数字化程度高但人口极小 | C |
| 63 | lv-LV | 拉脱维亚语 | 拉脱维亚 | 欧洲 | 200 万级 | 小型欧盟市场 | C |
| 64 | sr-RS | 塞尔维亚语（西里尔文） | 塞尔维亚 | 欧洲 | 700 万级 | 小型欧洲市场 | C |
| 65 | sw-TZ | 斯瓦希里语（坦桑尼亚） | 坦桑尼亚、东非 | 非洲 | 亿级跨国语言社群 | 人口巨大但广告商业价值目前较低 | D |
| 66 | am-ET | 阿姆哈拉语 | 埃塞俄比亚 | 非洲 | 数千万 | 大人口、当前广告市场价值较低 | D |
为什么精确名次其实没有那么重要
看到这样一张 66 行的表，很容易开始争论：
第 24 名和第 27 名到底谁应该更靠前？
我后来觉得这并不是一个值得投入太多时间的问题。
原因很现实：
如果一个成熟的 AI-assisted localization workflow 可以让我在两个月左右完成全部语言，那么一个语言提前两周还是推迟两周，对项目长期收入的影响其实很小。
真正重要的是避免两种极端错误。
第一种，是把商业价值非常高的市场长期放在最后。
第二种，是每增加一个项目就重新花几天研究一次语言排序。
只要解决这两个问题，这张表的价值就已经足够大了。
因此，我更看重 S、A、B、C 这些商业梯队，而不是相邻语言之间一两个名次的差异。
四门特殊战略语言
还有四门语言需要单独说明：
sw-TZ
kk-KZ
fa-IR
am-ET它们在纯广告收入排序中并不一定很靠前。
但它们曾经具有另一个很特殊的价值：
生态入口。
例如，一个项目如果希望申请官方文档站、社区项目或者类似 go.dev 的语言链接，那么这些覆盖不足、竞争较小的语言有时反而会获得非常高的战略优先级。
所以我不会修改它们在基础商业表中的位置。
而是设置一个项目级规则：
如果某个项目存在明确的官方链接、生态合作、目录推荐等机会，这几门语言可以临时提前；如果不存在这类机会，就继续按照广告收入基础顺序实施。
这样“商业排序”和“生态战略”就不会互相污染。
ru-RU、fa-IR 等当前不适合某些国际广告平台的市场也是一样。
基础排名估算的是：
这个语言市场本身的商业潜力。
至于最终使用 Google、当地广告网络、直接赞助、affiliate，还是其他商业模式，是具体项目后面的 monetization implementation 问题。
技术项目还需要考虑开发者分布
我的项目主要是程序设计和技术文档，因此还有一个普通网站不一定需要重点考虑的因素：
开发者人口。
GitHub 2025 的数据已经非常明显地显示出开发者版图正在变化。
India 已达到约 2190 万 GitHub developers，Brazil 约 689 万，Indonesia 约 437 万；同时 Germany、UK、Korea、France、Canada、Japan 等成熟技术市场仍然拥有非常活跃的开发者社区。The GitHub Blog
所以对于编程文档而言：
人口很多但开发者渗透较低的市场，不能简单按全国人口计算。
反过来，小而高度数字化、拥有大量技术从业者的国家，也不应该因为人口少而被严重低估。
这也是为什么这份排序只能称作：
广告收入潜力排序
而不是一套绝对数学公式。
什么时候应该重新排序
我打算先把这份顺序冻结下来。
后续 Site v2、Site v3，以及新的多语言项目，都默认按照这套顺序实施。
真正值得重新排序的时间，不是看到另一篇“全球 CPM 排行榜”的时候，而是我自己开始拥有足够真实的数据以后。
例如：
Locale PV
× 实际 Page RPM
× fill rate
= 实际广告收入到了那个阶段，就不再需要推测哪个市场更值钱。
真实收入本身就是答案。
在那之前，不断微调第 34 名和第 38 名，只会消耗时间，并不会真正提高项目收益。
最后的原则
经过这段时间的多语言实践，我现在更倾向于把语言选择拆成三个层次。
第一层是固定语言池。
我现在选择 66 个跨项目目标 locale，避免以后每做一个项目都重新研究全球语言。
第二层是商业基础顺序。
只根据长期广告收入潜力排序，不把某一个广告平台当前是否支持这门语言混进语言价值本身。
第三层是项目级 override。
官方链接、生态合作、地区政策、已有 source language 等特殊因素，可以改变某一个项目的实际实施顺序，但不修改底层商业排行榜。
这样，一个项目可以为了申请官方链接优先完成斯瓦希里语；另一个项目可以完全按广告收入顺序从美国英语开始。
两者都没有冲突。
对于我来说，这张表真正解决的问题也不是“世界上第 37 值钱的语言究竟是哪一种”。
它解决的是一个更实际的问题：
从今以后，当我再次开始一个多语言项目时，不需要重新问自己下一门语言应该做什么。
有一个足够合理、可以长期复用的顺序，然后持续完成它，就够了。
A Tour of Go 多语言翻译项目
本系列完整记录 A Tour of Go 多语言翻译项目从架构设计、整页翻译、结构保护、自动校验，到生产发布与后续维护的实际开发过程。
项目入口：
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✅ 项目源码：GitHub：shuijingwan/go-tour-i18n
项目正在持续扩展更多语言版本，并长期维护翻译质量、生产发布与后续更新。项目属于非官方社区多语言翻译项目，与 Go 官方无隶属或授权关系。