本工具基于AgenticGEO论文(arXiv 2026)Table 3的跨域实验数据。论文重大发现：AgenticGEO在完全没见过的领域仍超越所有基线11%+，而AutoGEO等静态方法性能严重退化(下降28-38%)。原因：AgenticGEO学到了「可迁移的通用优化原则」，而静态规则是领域绑定的。
AgenticGEO跨域保留率86-89% vs AutoGEO仅65-72% vs GEO Basic 58-65%
| 方法 | 训练域(In) | MS MARCO | 电商 | 保留率 |
|---|---|---|---|---|
| AgenticGEO | 100 | 89 | 86 | 86-89% |
| AutoGEO | 100 | 72 | 68 | 68-72% |
| GEO Basic | 100 | 65 | 62 | 62-65% |
| 无优化 | 60 | 58 | 55 | — |
公司有多个业务线（电商+技术博客+客服FAQ）。诊断在一个领域优化的策略迁移到其他领域效果如何，决定是复用还是重新优化。
准备进入新内容领域时，评估现有GEO策略库的迁移效果。保留率>85%直接复用，65-85%做适配，<65%需重建。
找出在所有领域都有效的策略（Answer-First/引用/流畅度/结构化）作为内容团队的"底线标准"，无论做什么领域都必须满足。
找出高度领域依赖的策略（专业术语/权威语调/简化语言）——这些策略跨域效果差，必须针对目标领域重新设计。
在多个领域中，先投入跨域保留率最高的领域（成本最低），再投入保留率最低的领域（需要最多定制化工作）。
如果你主要在单一领域工作，AutoGEO(静态规则)可能足够。如果需要跨多领域，AgenticGEO方法(内容条件化)是必须的——因为它的跨域保留率高20+%。
源领域(策略来源) → 目标领域(想应用到的)。
粘贴内容检测与目标领域的相关性。
计算跨域保留率+9策略逐一迁移分析。
AgenticGEO vs AutoGEO vs Basic vs 无优化的跨域表现。
每个策略标注：保留/需适配/需重建+具体适配建议。
保留通用策略+适配领域策略+重建专属策略。
因为它学的是"根据内容特征选策略"的通用原则(内容条件化)，而非固定的领域规则。通用原则在任何领域都适用。
在训练域效果=100的策略，迁移到新领域后效果=85。损失了15%但仍远好于无优化(55)。
Answer-First(95%)/流畅度(92%)/引用来源(90%)/结构化(88%)——这4个是"通用策略"，在任何领域都有效。
专业术语(60%)/简化语言(65%)/权威语调(68%)——因为术语、语气和简化程度高度依赖领域。
替换为目标领域的内容。如"统计数据"策略：从开放问答的一般数据→电商领域的产品销量/市场规模数据。
可以跳过，但会损失该策略的效果。如果该策略效果本身就不大(如简化语言+15%)，跳过影响有限。
如果你的内容与目标领域关键词匹配度低，说明内容方向可能有误——不是策略迁移的问题而是内容本身不属于该领域。
引擎迁移(geo-transfer-checker)检测同一内容从Gemini→GPT的规则兼容性。本工具检测同一方法从领域A→领域B的策略效果保留率。维度不同但互补。
分步处理：先用本工具解决跨域问题(适配领域策略)，再用引擎迁移检测器解决跨引擎问题(适配引擎规则)。不建议同时处理两个维度。
论文实验主要基于英文内容。中文内容的跨域模式可能有差异，但通用策略(Answer-First/引用/结构化)的跨域有效性预期一致。