3章で考えた検索範囲決定法に従って， 表3でとりあげた3つのサイトに対して 試行実験を行った．ここでは，次のような評価条件を採用した．
検索結果数が1件以上あり，かつ，なるべく100件を越えないこと． 例えば，検索結果が，30000,3000,300,30,3となるような5種類の 検索範囲があれば，検索結果数が30になる場合と3になる場合が 望ましい検索条件とする． 同様に，30000,3000,300,0,0となる場合がある時には， 検索結果数が300となる場合を望ましい検索条件とする．
まず，住所を日本中からランダムに100箇所抽出し， 深さを変えながら，各サイトに対して検索を行い， 検索結果数を調べ，評価条件に合致する住所の深さを調べた．
一方，職業別電話帳のデータを用いて情報分布データベースを作成し， 表2のサンプルを その情報分布と比較し，各サイト毎にリソース係数の平均を算出し， 3章で考えた検索範囲決定法に従い， 検索結果数の予測を行って，100箇所について検索範囲を決定した．
これらを基に， 従来法に相当する深さ固定の検索範囲決定法を用いた場合， 提案手法を用いた場合のそれぞれについて， 評価条件を満たす検索結果が得られた 割合を調べたのが表3である． 例えば，深さ1固定，つまり常に住所は都道府県名までのみの住所を 検索条件とした場合，サイトAでは 3%，サイトBでは57%，サイトCでは39%であった．
なお，サイトCはそもそも100件を越えると検索結果数過大で 検索実行を拒否するような挙動を示し，また，検索結果数も常にあまり 多くは得られないため，サイトCについてのみ評価条件中の 上限値を100件ではなく，20件に設定した．
表3から， 提案手法を用いて情報分布を考慮して検索範囲を決定した方が 有効であると言える．
| サイトA | サイトB | サイトC | |
| 深さ1固定 | 3 % | 57 % | 39 % |
| 深さ1.5固定 | 4 % | 55 % | 2 % |
| 深さ2固定 | 62 % | 57 % | 55 % |
| 深さ3固定 | 29 % | 7 % | 7 % |
| 深さ4固定 | 29 % | 1 % | 1 % |
| 提案手法 | 64 % | 63 % | 76 % |