당근은 Gemini와 Firebase AI Logic을 사용하여 2주 이내에 번역 기능을 구축하고 매출을 늘렸습니다.

당근은 세부 지역의 커뮤니티 중심 P2P 마켓플레이스 앱으로, 사용자가 인증된 다른 사용자와 물품을 사고팔고 거래할 수 있습니다. 2015년 대한민국에서 출시된 이 플랫폼은 글로벌 시장으로 확장하여 4,300만 명 이상의 등록 사용자를 확보했습니다. 

북미에서 출시한 후 당근마켓 엔지니어들은 이 지역 사용자의 30% 가 스페인어와 같은 영어가 아닌 기기 언어를 사용한다는 사실을 발견했습니다. 당근마켓팀은 앱의 접근성을 높이기 위해 원활한 번역 기능을 당근마켓에 빠르고 대규모로 도입하고자 했습니다. 개발자는 고품질 번역을 구현하는 가장 효율적인 방법은 AI 서비스를 앱에 직접 통합하는 것이라고 판단했습니다. 이에 따라 Firebase AI Logic과 Android SDK를 선택하여 Gemini Flash Lite에 액세스했고, 그 결과 영어를 사용하지 않는 사용자의 구매 전환율이 높아졌습니다.

Gemini Firebase AI Logic 통합

팀은 처음에 ML Kit Translation SDK와 Gemini Nano라는 두 가지 기기 내 옵션을 테스트했습니다. 하지만 각 방식에는 문제가 있었습니다. ML Kit Translation은 팀의 품질 기대치를 충족하지 못했고, Gemini Nano는 기기에 아직 설치되어 있지 않은 경우 사용자가 모델 데이터를 다운로드해야 했습니다.

그런 다음 Firebase AI Logic을 테스트했습니다. Firebase AI Logic은 앱에서 직접 Gemini API를 호출하여 자연스러운 대화 속도를 반영하는 속도로 정확성을 제공했습니다. 

당근의 모바일 플랫폼팀 소속 Android 소프트웨어 엔지니어인 안태규 님은 앱에 Firebase AI Logic을 통합하는 과정이 '매우 간단했다'고 말합니다. 태규 님과 팀은 플랫폼의 문서와 코드 샘플을 사용하여 3시간 이내에 개념 증명을 빌드했습니다. 

덕분에 팀은 프롬프트를 미세 조정하고 최적의 구성 값을 찾는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있었습니다. 당근의 북미 제품팀 Android 소프트웨어 엔지니어인 이원중 님은 "프롬프트 작성 경험이 많지 않아도 공식 문서의 가이드와 도움말을 참고하면 번역 품질을 개선하기 위한 올바른 방향을 쉽게 파악할 수 있었습니다."라고 말했습니다.

이러한 낮은 진입 장벽과 빠른 처리 시간 덕분에 엔지니어는 개발 비용을 낮게 유지하고 전용 백엔드를 설정하지 않고도 단 2주 만에 개념 증명에서 프로덕션 코드로 전환할 수 있었습니다. 덕분에 수신 동의 동작, 번역 배너 조건과 같은 UX 및 정책 설계에 집중할 수 있는 시간도 확보할 수 있었습니다.

향상된 AI 기능으로 판매 증대

Gemini와 Firebase AI Logic을 사용한 번역을 구현한 후 당근팀은 비영어권 사용자의 구매 전환율이 높아진 것을 확인했으며, 이는 번역 기능이 판매를 촉진하는 데 도움이 되고 있음을 보여줍니다.

영어가 아닌 기기 언어를 사용하는 사용자 중 번역 배너가 표시된 사용자의 3분의 1이 이 기능을 적극적으로 사용했습니다. 또한 번역 기능이 제공된 구매자는 그렇지 않은 구매자보다 판매자와 채팅을 시작할 가능성이 2.4배 더 높았습니다 . 

Firebase AI Logic 배포의 유연성과 단순성 덕분에 팀은 엔지니어의 워크스트림을 간소화할 수 있는 다른 기능을 살펴볼 수 있었습니다. "다양한 Android 기기에서 확장 가능하면서도 이웃들이 지역 사회 내에서 소통하고 상호작용하는 데 도움이 되는 기능을 개발하는 것은 보람 있는 일입니다."라고 태규 님이 결론을 내렸습니다.

앞으로 이 팀은 서버 프롬프트 템플릿을 구현하여 앱의 새 버전을 출시하지 않고도 출시 후 프롬프트를 조정할 계획입니다. 이를 원격 구성과 함께 사용하면 팀이 더 빠르게 반복하고 운영 오버헤드를 줄일 수 있습니다.

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Firebase AI Logic을 사용하여 AI 번역, 인앱 맞춤설정 등 Gemini 지원 기능을 빌드하여 사용자에게 더 나은 환경을 더 빠르게 제공하는 방법을 알아보세요.