In aggiunta a questa guida è bene ricordare che in rete si possono trovare parecchie informazioni utili a proposito di Google Analytics. Un primo punto di riferimento è l'help ufficiale in italiano e inglese, seguiti a ruota dal blog ufficiale e dal gruppo di assistenza ufficiale.
Una descrizione dettagliata delle funzioni è disponibile sul Google Code, mentre alcuni Google Analytics Authorized Consultants postano spesso nei loro blog suggerimenti o miglioramenti possibili in Analytics; tra questi vale sicuramente la pena di ricordare EpikOne, LunaMetrics e RoiRevolution, senza dimenticare il blog di Brian Clifton ex-direttore per Europa, Medio Oriente e Asia di Google Analytics e quello di Avinash Kaushik, Google Analytics evangelist.
Nel mondo offline vanno sicuramente citati i libri "Advanced web metrics with Google Analytics" di Brian Clifton e "Google Analytics 2.0" di Jerri L. Ledford e Mary E. Tyler.
Questa guida si è prefissata lo scopo di fornire una introduzione di base e di medio livello quanto più completa possibile sul funzionamento di Google Analytics e sulle funzionalità che Google mette a disposizione nel suo prodotto. Tuttavia conoscere lo strumento non è che la prima parte del processo che porta a comprendere cosa fanno i visitatori sul sito, e più in generale il Web marketing ad esso associato.
Google Analytics è uno strumento molto potente, ed è in continua evoluzione, ma necessita di attenzioni particolari in fase di implementazione e di analisi dei report, attenzioni che questa guida ha cercato di mettere in luce.
Non va nemmeno dimenticato che Google Analytics non è l'unico strumento di Web analytics di questo mondo, sebbene abbia conquistato in modo molto rapido una buona fetta del mercato, e che potrebbe non essere adatto alle esigenze di tutti, o potrebbe non avere affatto i mezzi per rispondere alle domande che ognuno si pone rispetto alle proprie esigenze.
Il consiglio è sempre quello di ponderare a priori una buona parte di alternative, e di effettuare la scelta con cognizione di causa o comunque dopo aver effettuato ricerche e test. Cambiare un sistema di Web analytics in "corso d'opera" è sicuramente fattibile, ma come minimo comporta l'impossibilità di analizzare, in modo coerente o uniforme, i dati pregressi che restano sul sistema vecchio.
