Analysoitavan kokonaisuuden tavoittavuusestimaatti tuotetaan seuraavan prosessin tuloksena.
Laskentajärjestelmän osat
Raw log-level data: Jokaisella sivunäytöllä lähetetään mittausrajapintaan pikselikutsu joka generoi rivin AP:n lokidataan. Kutsussa on mukana tieto mm. kutsun aikaleimasta, IP-osoitteesta, päätelaitteesta, evästetunnisteesta. Deep learning: Koneoppimismenetelmä, joka perustuu kykyyn analysoida ja hahmottaa kokonaisuuksia suuresta datamassasta. FIAM-mittauksen raportoinnin keskeisin laskentakomponentti.  Device reach: Mittauksessa tunnistettujen eri laitteiden määrä. Yhdellä mitattavalla henkilöllä voi olla käytössään useita laitteita. Device type information: Tieto päätelaitteesta, joka on pääteltävissä sen User Agent -tiedosta. Kertoo mm. sen, onko laite älypuhelin, tabletti tai tietokone. Geographical information: IP-osoitteen avulla päätelty tieto mittauskutsun maantieteellisestä sijainnista. Census data: Väestödata joka haetaan Eurostatin ja Tilastokeskuksen aineistoista. Panel data: Panelistien tiedoista mittaukseen saadaan mukaan mm. ikä, sukupuoli, koulutus- ja tulotaso. Probabilistic modeling: Malli, jonka pohjalta yhdistetään mittauksessa havaitut laitteet yksittäisiin käyttäjiin (ns. synteettinen populaatio) Human reach: Analysoitavan kokonaisuuden tavoittavuus henkilöinä. Statistical extrapolation: Tilastollinen analyysi, jossa tavoittavuus ja sessiot lasketaan kaiken raakadatan perusteella analysoitavaan kohderyhmään käyttäen hyväksi luvitettua (consent) osaa raakadatasta. Profiled reach: Henkilötason tavoittavuus jaoteltuna analysoitaviin kohderyhmiin.