Mit Gemini und Firebase AI Logic konnte Karrot den Umsatz steigern – dank einer Übersetzungsfunktion, die in weniger als zwei Wochen entwickelt wurde

Karrot ist eine hyperlokale, Community-gestützte Peer-to-Peer-Marktplatz-App, mit der Nutzer Artikel mit anderen bestätigten Nutzern kaufen, verkaufen und tauschen können. Seit der Einführung in Südkorea im Jahr 2015 hat sich die Plattform auf globale Märkte ausgeweitet und über 43 Millionen registrierte Nutzer gewonnen. 

Nach der Einführung in Nordamerika stellten die Entwickler von Karrot fest, dass 30% der Nutzer in der Region eine andere Gerätesprache als Englisch verwenden, z. B. Spanisch. Um die App barrierefreier zu machen, wollte das Team schnell und in großem Umfang eine nahtlose Übersetzungsfunktion in Karrot integrieren. Die Entwickler kamen zu dem Schluss, dass die effizienteste Methode zur Implementierung hochwertiger Übersetzungen die direkte Integration eines KI-Dienstes in die App ist. Sie entschieden sich für Firebase AI Logic und das zugehörige Android SDK, um auf Gemini Flash Lite zuzugreifen. Dies führte zu einer höheren Kauf-Conversion bei nicht englischsprachigen Nutzern.

Gemini Firebase AI Logic einbinden

Das Team testete zunächst zwei On-Device-Optionen: das ML Kit Translation SDK und Gemini Nano. Das Team stieß jedoch bei beiden auf Probleme: Die Übersetzung mit ML Kit entsprach nicht den Qualitätserwartungen des Teams und Gemini Nano erforderte, dass der Nutzer die Modelldaten herunterlädt, wenn sie nicht bereits auf dem Gerät vorhanden waren.

Anschließend testete das Team Firebase AI Logic. Durch den direkten Aufruf der Gemini API über die App lieferte Firebase AI Logic genaue Antworten in einer Geschwindigkeit, die einer natürlichen Unterhaltung entsprach. 

Die Integration von Firebase AI Logic in die App war laut TaeGyu An, Android Software Engineer im Mobile Platform-Team von Karrot, „bemerkenswert unkompliziert“. TaeGyu und sein Team nutzten die Dokumentation und die Codebeispiele der Plattform, um in weniger als drei Stunden einen Proof of Concept zu erstellen. 

So konnte das Team mehr Zeit damit verbringen, Prompts zu optimieren und optimale Konfigurationswerte zu finden. „Auch ohne umfangreiche Erfahrung im Schreiben von Prompts war es dank der Anleitungen und Tipps in der offiziellen Dokumentation einfach, schnell die richtige Richtung für die Verbesserung der Übersetzungsqualität zu finden“, so WonJoong Lee, Android Software Engineer im North America Produktteam von Karrot.

Dank der niedrigen Einstiegshürde und der schnellen Bearbeitungszeit konnten die Entwicklungskosten niedrig gehalten werden. Außerdem war es möglich, in nur zwei Wochen vom Proof of Concept zum Produktionscode zu gelangen – ohne ein dediziertes Backend einzurichten. So blieb mehr Zeit, sich auf das UX- und Richtliniendesign zu konzentrieren, z. B. auf das Opt-in-Verhalten und die Bedingungen für das Übersetzungsbanner.

Umsatzsteigerung mit erweiterten KI-Funktionen

Seit der Implementierung der Übersetzung mit Gemini und Firebase AI Logic konnte das Karrot-Team eine höhere Kauf-Conversion bei nicht englischsprachigen Nutzern feststellen. Das deutet darauf hin, dass die Übersetzungsfunktion den Umsatz steigert.

Ein Drittel der Nutzer, die eine andere Gerätesprache als Englisch verwendeten und denen das Übersetzungsbanner angezeigt wurde, nutzten die Funktion aktiv. Das Team hat außerdem festgestellt, dass Käufer, denen eine Übersetzungsfunktion angeboten wurde, 2,4-mal häufiger einen Chat mit einem Verkäufer starteten  als Käufer, denen diese Funktion nicht angeboten wurde. 

Die Flexibilität und Einfachheit der Bereitstellung von Firebase AI Logic hat das Team dazu veranlasst, weitere Funktionen zu erkunden, um die Arbeitsabläufe seiner Entwickler zu vereinfachen. „Es ist lohnend, Funktionen zu entwickeln, die auf verschiedenen Android-Geräten funktionieren und gleichzeitig Nachbarn dabei helfen, sich in ihren lokalen Communities zu vernetzen und zu interagieren“, so TaeGyu.

In Zukunft plant das Team, Server-Prompt-Vorlagen zu implementieren, um Prompts nach der Veröffentlichung anzupassen, ohne eine neue Version der App bereitzustellen. In Kombination mit Remote Config sollte dies dem Team helfen, schneller zu iterieren und den Betriebsaufwand zu reduzieren.

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