フォームにURLまたはキーワードを入力すると、人口統計予測システムにより、この検索クエリの割合が「男性」または「女性」であることがすぐに表示され、年齢別のユーザーの分布も表示されます。 「合計」年齢分布に加えて、システムはこの分布が将来どのように変化するかを予測します。
たとえば、検索クエリ[xbox]の場合、主に若い年齢の男性オーディエンス（71％）が表示されます。
デモページには、その仕組みについての説明はありません。 分析では、 MSN Searchの検索クエリのデータベースを1か月間使用するというだけです。
それにもかかわらず、システムをテストすることにより、操作アルゴリズムに関するいくつかの仮定を行うことができます。 まず、システムがリクエストを完全に分析できないことは明らかです。 たとえば、彼女は無意味な文字セットに対処していません。彼女は、そのようなリクエストがデータベースにないことを正直に書いています。 したがって、分析の結果として、単純に統計情報がデータベースから出力されると想定できます。
どうやら、人口統計システムをコンパイルするために、開発者は検索クエリのデータベースだけでなく、MS Passportシステムで許可されたユーザー（性別と年齢を示す）へのリクエストのリンクに関する情報も取得しました。 したがって、すべての検索クエリに対して性別年齢分布が得られ、これが実証されています。 将来の視聴者の変化を予測するためにどのテクノロジーが使用されているかは不明です。
データベースにはロシア語のクエリが含まれています。 確かに、MS Passportシステムに登録されているロシア語を話すユーザーのサンプルの代表性を疑うことができます。 たとえば、[口紅]は男性のリクエストとして認識されます（71％）。 英語では、すべてが正常です：[口紅]-女性の66％。 興味深いことに、クエリ[vodka]は[blogging]と同様に女性にとってより興味深いものです。 反対に、要求[タンポン]は男性的と見なされます。
システムでは、検索クエリの分析に加えて、さまざまなサイトの性別と年齢層を分析できます。 たとえば、このサイトでは、システムは35〜49歳の男性視聴者（76％）を示しています。
ところで、adCenter LabsのWebサイトには、他にも多数のデモバージョンがあります 。 また、興味深いことがたくさんあります。たとえば、 「検索トンネル」のグラフィカルな視覚化、つまり、1つの検索セッション中のクエリの進化の最も一般的な方法です。