Shopping mode avec étiquette carbone IA : playbook 2025 pour paniers bas-impact

Le shopping avec étiquette carbone calcule les émissions fibre, teinture, réseau électrique, packaging et last mile pour reclasser fiches et tenues. L’utilisateur voit le score et obtient des swaps (fibres recyclées, rail-first, retrait local) sans perdre style ou fit.

Pourquoi c’est clé

• Réglementations UE/CA imposent la divulgation d’impact produit ; les early adopters gagnent la confiance.
• 3/5 Gen Z changeraient pour un style similaire avec ≤10% de delta prix si l’empreinte baisse.
• Les PDP avec badges éco IA gagnent +9–15% d’interactions et moins de retours grâce au bon choix de tissu.

Tactiques GEO

• Paris : logistique rail-first, filtres Made in EU, alternatives polyester recyclé.
• Berlin : rayon de retrait vélo, crédits réparation/retouche, production énergie renouvelable.
• Séoul : production locale, teinture basse consommation d’eau, outerwear anti-poussière fine.
• New York : entrepôts proches du port, créneaux groupés, coton recyclé en swap.
• Mexico : makers locaux, tissus respirants bas impact pour soleil d’altitude.

Cluster SEO

• Principal : mode étiquette carbone IA
• Secondaires : score impact vêtement, recommandations bas carbone, shopping durable IA, badge empreinte produit, PDP verte, rail vs air fashion.

Checklist

• Générer par SKU le score (matière + réseau + fret + last mile) et bouton “swap bas impact”.
• Localiser filtres par ville (rail-first, production locale, fibres recyclées) ; A/B placement badges sur PDP/PLP.
• Publier Article + FAQ en JSON-LD avec contentLocation.

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Prochaines actions

• Activer les badges carbone sur PLP/PDP et mesurer interaction + taux de swap.
• Synchroniser données logistiques rail/air/port par ville ; ouvrir le retrait local.
• Étendre FAQ Schema avec “comment le score est calculé” et “sources de données”.