Gemini e Firebase AI Logic hanno consentito a Karrot di aumentare le vendite con una funzionalità di traduzione integrata in meno di due settimane

Karrot è un'app di marketplace peer-to-peer iperlocale e basata sulla community che consente agli utenti di acquistare, vendere e scambiare articoli con altri utenti verificati. Dal lancio in Corea del Sud nel 2015, la piattaforma si è espansa nei mercati globali, accumulando oltre 43 milioni di utenti registrati. 

Dopo il lancio in Nord America, gli ingegneri di Karrot hanno osservato che il 30% degli utenti della regione utilizza una lingua del dispositivo diversa dall'inglese, ad esempio lo spagnolo. Per rendere l'app più accessibile, il team voleva integrare rapidamente e su larga scala una funzionalità di traduzione perfetta in Karrot. Gli sviluppatori hanno stabilito che il modo più efficiente per implementare traduzioni di qualità sarebbe quello di integrare un servizio di AI direttamente nell'app, quindi hanno selezionato Firebase AI Logic e il relativo SDK Android per accedere a Gemini Flash Lite, il che ha portato a una maggiore conversione degli acquisti tra gli utenti non di lingua inglese.

Integrazione di Gemini Firebase AI Logic

Il team ha inizialmente testato due opzioni sul dispositivo: l'SDK ML Kit Translation e Gemini Nano. Tuttavia, il team ha riscontrato problemi con entrambi: ML Kit Translation non soddisfaceva le aspettative di qualità del team e Gemini Nano, se non è già presente sul dispositivo, richiedeva all'utente di scaricare i dati del modello.

Il team ha quindi testato Firebase AI Logic. Chiamando l'API Gemini direttamente dall'app, Firebase AI Logic ha fornito risultati accurati a velocità che rispecchiano il ritmo naturale di una conversazione. 

L'integrazione di Firebase AI Logic nell'app è stata un'esperienza "straordinariamente semplice", secondo TaeGyu An, ingegnere software Android del team della piattaforma mobile di Karrot. TaeGyu e il team hanno utilizzato la documentazione e gli esempi di codice della piattaforma per creare una proof of concept in meno di tre ore. 

In questo modo, il team ha potuto dedicare più tempo a perfezionare i prompt e a trovare i valori di configurazione ottimali. "Anche senza una vasta esperienza nella scrittura di prompt, le guide e i suggerimenti della documentazione ufficiale hanno reso facile identificare rapidamente la direzione giusta per migliorare la qualità della traduzione", ha affermato WonJoong Lee, ingegnere software Android del team di prodotto per il Nord America di Karrot.

Questa bassa barriera all'ingresso e i rapidi tempi di risposta hanno consentito agli ingegneri di mantenere bassi i costi di sviluppo e di passare dalla prova di concetto al codice di produzione in sole due settimane, il tutto senza configurare un backend dedicato. In questo modo, abbiamo avuto più tempo per concentrarci sulla progettazione dell'esperienza utente e delle norme, ad esempio il comportamento di attivazione e le condizioni per il banner di traduzione.

Aumentare le vendite con funzionalità di AI avanzate

Da quando ha implementato la traduzione utilizzando Gemini e Firebase AI Logic, il team di Karrot ha osservato un tasso di conversione all'acquisto più elevato tra gli utenti non di lingua inglese, il che indica che la funzionalità di traduzione contribuisce ad aumentare le vendite.

Tra gli utenti che hanno utilizzato una lingua del dispositivo diversa dall'inglese, un terzo di quelli a cui è stato mostrato il banner di traduzione ha utilizzato attivamente la funzionalità. Il team ha anche osservato che gli acquirenti a cui è stata offerta la funzionalità di traduzione hanno 2,4 volte più probabilità di avviare una chat con un venditore rispetto a quelli a cui non è stata offerta. 

La flessibilità e la semplicità di deployment di Firebase AI Logic hanno portato il team a esplorare altre funzionalità per semplificare i flussi di lavoro dei suoi ingegneri. "È gratificante creare funzionalità che si adattano a diversi dispositivi Android e che aiutano i vicini a entrare in contatto e interagire all'interno delle loro comunità locali", ha concluso TaeGyu.

In futuro, il team prevede di implementare i modelli di prompt del server per modificare i prompt dopo il rilascio senza pubblicare una nuova versione dell'app. Questa funzionalità, combinata con Remote Config, dovrebbe aiutare il team a eseguire iterazioni più rapidamente e a ridurre il sovraccarico operativo.

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