Gemini und Firebase AI Logic haben es Karrot ermöglicht, den Umsatz mit einer in weniger als zwei Wochen entwickelten Übersetzungsfunktion zu steigern.

Karrot ist eine hyperlokale, communitybasierte P2P-Marktplatz-App, mit der Nutzer Artikel mit anderen verifizierten Nutzern kaufen, verkaufen und tauschen können. Seit der Einführung in Südkorea im Jahr 2015 hat sich die Plattform auf globale Märkte ausgeweitet und zählt über 43 Millionen registrierte Nutzer. 

Nach der Einführung in Nordamerika stellten die Entwickler von Karrot fest, dass 30% der Nutzer in der Region eine nicht englische Gerätesprache wie Spanisch verwenden. Um die App zugänglicher zu machen, wollte das Team schnell und in großem Umfang eine nahtlose Übersetzungsfunktion in Karrot einführen. Die Entwickler kamen zu dem Schluss, dass die effizienteste Möglichkeit, hochwertige Übersetzungen zu implementieren, die Integration eines KI-Dienstes direkt in die App wäre. Daher wählten sie Firebase AI Logic und das zugehörige Android-SDK aus, um auf Gemini Flash Lite zuzugreifen. Dies führte zu einer höheren Kauf-Conversion bei nicht englischsprachigen Nutzern.

Gemini Firebase AI Logic einbinden

Das Team hat zuerst zwei Optionen für die Verarbeitung auf dem Gerät getestet: das ML Kit Translation SDK und Gemini Nano. Das Team stieß jedoch bei beiden auf Probleme: ML Kit Translation entsprach nicht den Qualitätsanforderungen des Teams und für Gemini Nano musste der Nutzer die Modelldaten herunterladen, wenn das Modell nicht bereits auf dem Gerät vorhanden war.

Das Team testete dann Firebase AI Logic. Durch den direkten Aufruf der Gemini API über die App konnte Firebase AI Logic eine hohe Genauigkeit bei einer Geschwindigkeit erzielen, die einer natürlichen Konversationskadenz entsprach. 

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

So konnte das Team mehr Zeit für die Optimierung von Prompts und die Suche nach optimalen Konfigurationswerten aufwenden. „Auch ohne viel Erfahrung mit dem 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-Softwareentwickler im nordamerikanischen Produktteam von Karrot.

Dank der geringen Einstiegshürde und der schnellen Bearbeitungszeit konnten die Entwickler die Entwicklungskosten niedrig halten und in nur zwei Wochen vom Proof of Concept zum Produktionscode gelangen – und das alles ohne Einrichtung eines dedizierten Backends. So blieb mehr Zeit für UX- und Richtliniendesign, z. B. für das Verhalten bei der Einwilligung und die Bedingungen für das Übersetzungsbanner.

Umsatz mit erweiterten KI-Funktionen steigern

Seit der Implementierung der Übersetzung mit Gemini und Firebase AI Logic hat das Karrot-Team eine höhere Conversion-Rate bei Käufen durch nicht englischsprachige Nutzer beobachtet. Das deutet darauf hin, dass die Übersetzungsfunktion den Umsatz steigert.

Von den Nutzern, die eine andere Gerätesprache als Englisch verwendet haben, hat jeder dritte, dem das Übersetzungsbanner angezeigt wurde, die Funktion aktiv genutzt. Das Team hat außerdem festgestellt, dass Käufer, denen eine Übersetzungsfunktion angeboten wurde, 2,4-mal häufiger einen Chat mit einem Verkäufer begonnen haben  als Käufer, denen diese Funktion nicht angeboten wurde. 

Die Flexibilität und Einfachheit der Bereitstellung von Firebase AI Logic hat das Team dazu veranlasst, andere Funktionen zu untersuchen, um die Arbeitsabläufe seiner Entwickler zu vereinfachen. „Es ist schön, Funktionen zu entwickeln, die auf verschiedenen Android-Geräten funktionieren und gleichzeitig dazu beitragen, dass sich Menschen in ihrer Nachbarschaft vernetzen und austauschen können“, so TaeGyu.

Das Team plant, Server Prompt Templates zu implementieren, um Prompts nach der Veröffentlichung anzupassen, ohne eine neue Version der App bereitstellen zu müssen. In Kombination mit Remote Config sollte das Team so schneller iterieren und den Betriebsaufwand reduzieren können.

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