Vještine ciljanja mogu se uvelike poboljšati savladavanjem praćenja miša za Analiza povratka u Apex Legends. Podaci u stvarnom vremenu x, y i kašnjenje mogu se zabilježiti kako bi igrači mogli analizirati svoje pokrete i poboljšati svoju točnost. Postoji nekoliko tehnika temeljenih na Pythonu za praćenje i analizu ovih podataka, poput API-ja Pynput, DirectX i Flask. Korištenje ovih strategija može rezultirati preciznijom kontrolom povratka, bilo da ste natjecatelj eSportsa koji traži konkurentnu prednost ili povremeni igrač koji se nada da će poboljšati. Ostajati unaprijed u konkurentnim igrama zahtijeva razumijevanje vaših ulaznih navika.

Dok tradicionalne metode praćenja prvenstveno koriste ugrađene slike, napredak u tehnologiji otvorio je put sofisticiranijim i manje nametljivim tehnikama. Ove alternative, uključujući web svjetionike, praćenje veza i korištenje zaglavlja e-pošte, nude dublji uvid u ponašanje primatelja bez ugrožavanja privatnosti. Međutim, na učinkovitost ovih metoda mogu utjecati klijenti e-pošte koji blokiraju mehanizme praćenja i propisi o privatnosti koji zahtijevaju izričit pristanak.