卸売より高価
必要なトラフィックが多いほど、訪問者ごとに平均して支払う必要があります。
たとえば、プロモーションには2つの方法があり、それぞれのおかげで100人の訪問者を引き付けることができます。 最初の方法からの訪問者は2番目の方法から1セントかかります。100の訪問者が必要な場合、200であれば1セント、（1 + 3）/ 2 = 2を支払います。
別の例として、市場シェアを10％から20％に増やすことは、80％から90％に比べてはるかに簡単です。 90％から100％までは事実上不可能ですが、100％から110％までは理論的にも不可能です。
これは、市場のボリュームが無限に等しくないためです。 したがって、無限の訪問者のコストは無限大に等しくなければなりません。 最初の訪問者のコストは有限であるため、ポイントAが存在します。その後、訪問者のコストは常に増加しています。
学校の数学
ユーザー数をXで示します。 P（訪問者あたりの利益）はコンバージョンとユーザーからの平均利益であるため、1人のユーザーから得られる利益を示します。 R（X）は、ユーザーの平均コストです。 Cは固定費です。 給与、賃貸オフィスのホスティングなど。
その結果、サイトの利益は次のようになります。
訪問者のコストが直線的に増加するとします。 R（X）= K * X
これは学校のカリキュラムからの方程式です。 最大値を見つけるには、導関数を取り、ゼロに等しくする必要があります。
その結果、利益（現在、さらに：利益という用語は固定費なしの最大利益を意味する）は、訪問者ごとの利益の2乗に依存し、価値の成長率に比例することがわかります。 なぜこれが起こっているのですか？ コンバージョン率が高いと、訪問者1人あたりの利益が増えるだけでなく、より多くの訪問者を購入できます。
言い換えると、コンバージョン（または1つの注文からの利益）を2倍にすると、利益が4倍に増加し、訪問者のコストを平均して半分に削減すると、利益は半分だけ増加します。 これは、値が直線的に増加する場合にのみ当てはまります。 一般的な場合、コンバージョンの増加は利益を2倍以上に倍増させることが証明できます。
R（X）が無限でない多項式であれば、変換が誰にとっても重要であることを厳密に数学的に証明できます。 したがって、これは分析関数にも当てはまります。 ただし、この証拠は退屈で、分析関数とは何かを説明する必要があります。 したがって、指の証拠を使用します。
フィンガープルーフ
限られた市場から、訪問者の価値には少なくとも1つの成長間隔があり、最後になります。 つまり 増加しないギャップは、増加するギャップで終わります。
「次の」ポイントでは価格がさらに低くなり、利益がさらに大きくなるため、目的関数（利益）の最大値に到達することはできません。 つまり、最大値は常にユーザー価値の増加のセグメントにあります。
コンバージョンの増加は直線的に利益を増加させ、同時にこの最大ポイントを前方にシフトします。 つまり コンバージョンが増加すると、利益の直線的な増加以上が観察されます。
厳密に数学的には、増加が厳密に線形になる訪問者の値の関数を選択することは可能ですが、そのような関数は滑らかではなく、これはルールの例外である可能性が高いです。