# Audit GEO pour la Mode et les Vêtements

> Checklist IA pour stores mode Shopify. Guide des tailles, composition, entretien, variantes - rendez vos vêtements recommandables par les agents IA.

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- Industry id: fashion

Guide des tailles, variantes couleur/taille, composition matière - les IA ont besoin de ces données pour recommander.

La mode est le secteur où les variantes produit (taille, couleur, matière) sont les plus complexes à structurer pour les IA. Un agent IA qui recommande une robe doit pouvoir extraire les tailles disponibles, la composition textile, et les instructions d'entretien. Sans schema.org Product avec hasVariant par taille/couleur et un guide des tailles interactif, votre store perd des recommandations face aux concurrents mieux structurés. Le secteur mode a en moyenne 10 champs structurés et 8 claims IA-extractibles.

## Contenu requis

- Guide des tailles (critical) : Z30
- Instructions d'entretien (high)
- Composition / matière (high)


## Signaux de confiance attendus

- Lieu de fabrication (medium)
- Certification éco-responsable (medium)


## Benchmarks

- Structured fields: 10
- AI-extractable claims: 8
- Trust signals in schema: 3
- Content gaps: 2


## Schema.org

- care: Entretien. Fix: "additionalProperty": [{"@type": "PropertyValue", "name": "Care Instructions", "value": "Machine wash 30°C"}]


## Zones de prompt

- none


## UX patterns

- swatch_picker: Sélecteur de couleur/matière interactif avec noms structurés
- size_recommender: Recommandation de taille par questionnaire (morphologie, préférences)
- virtual_try_on: Essayage virtuel par caméra ou upload photo


## FAQ

### Le guide des tailles est-il vraiment critique pour les IA ?

Oui, c'est la zone la plus critique (Z30) en mode. Les agents IA ne recommandent pas un vêtement s'ils ne peuvent pas confirmer la disponibilité de la taille demandée. Un guide des tailles interactif avec conversion internationale est le standard des leaders.

### Comment structurer les variantes taille/couleur en schema.org ?

Utilisez hasVariant dans votre schema.org Product, avec un ProductModel par combinaison taille/couleur. Chaque variante doit avoir son propre Offer (prix, disponibilité). Les agents IA utilisent ces données pour répondre avec précision.

### Les instructions d'entretien comptent-elles pour la visibilité IA ?

Oui. Les agents IA extraient les instructions d'entretien pour répondre aux requêtes comme 'robe en soie lavable en machine'. Ajoutez additionalProperty name='Care Instructions' value='Machine wash 30°C'.

### L'origine de fabrication a-t-elle un impact ?

'Fabriqué en France', 'Made in Italy' sont des trust signals détectés par les IA. Les certifications éco-responsables (OEKO-TEX, GOTS, coton bio) renforcent la confiance.

### Verity Score détecte-t-il les swatch pickers et size recommenders ?

Oui. Les UX patterns comme les swatch pickers (sélecteur couleur), size recommenders (recommandation taille), et virtual try-on sont détectés et valorisés dans l'audit. Ils génèrent du contenu structuré extractible par les IA.

### L'essayage virtuel IA réduit-il vraiment les retours ?

Oui. Selon la National Retail Federation (2025), 24,4% des achats mode en ligne sont retournés, dont 52% pour mauvais ajustement. Les stores avec virtual try-on IA réduisent les retours jusqu'à 64%. Les agents IA détectent la présence d'un essayage virtuel comme signal de confiance positif : exposez-le en HTML et dans votre schema.


## Articles lies

- https://verityscore.io/fr/kb/contenu-conversationnel/
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