Что такое xG​ в футболе: зачем следить за ожидае­мыми голами

Итоговый счет футбольного матча не всегда отражает ход игры.

Команда может много владеть мячом, создавать опасные моменты у ворот соперника, но проиграть из-за пропущенного в единственной контратаке гола. Поэтому все чаще болельщики обращают внимание на показатель xG, или expected goals  . Рассказываем, что это за показатель и как используется в современном футболе.

Показатель xG говорит о суммарной опасности ударов в игре. Каждый удар получает определенный коэффициент, который зависит от силы, расстояния до ворот, угла и других показателей. Итоговая оценка отражает вероятность того, что момент закончится голом.

Например, коэффициент xG 0,02 для удара из-за пределов штрафной площадки означает, что шанс гола в аналогичных ситуациях равен лишь 2%. Удар с метра по пустым воротам с xG 0,97 — что вероятность гола составляет 97% и не забить в такой ситуации очень трудно.

Существует множество моделей xG — клубы, лиги, статистические сайты используют собственные разработки. В каждой своя система коэффициентов в зависимости от факторов, отраженных в имеющейся базе данных. На показатель могут влиять не только забитые с похожей позиции голы, но и качество паса перед ударом, расположение защитников или счет в матче.

Предпосылки. Во второй половине 20 века все больше тренеров задумывались об объективной оценке игры своей команды. Поскольку счет не всегда отражал ситуацию на поле, у тренеров и спортивных аналитиков появилась потребность в дополнительной метрике.

Одним из основоположников модели xG считается тренер сборной Норвегии Эгил Ольсен, который работал с командой в 1990—1998 годах. Для него количество ударов по воротам было не менее важным, чем сами голы. Победы со счетом 1:0 норвежец не считал показательными, если соперник бил в разы чаще.

Ольсен разделил удары на три категории по вероятности взятия ворот: высокая, средняя и минимальная. Модель получилась субъективной и малоэффективной, но заложила основы будущего xG.

Более качественный подход использовали исследователи спортивной статистики Джейк Энсум, Ричард Поллард и Самуэль Тейлор в 2004 году. Они проанализировали 930 ударов и 93 гола чемпионата мира по футболу 2002 года и выявили факторы, которые сильнее других повлияли на взятие ворот. Например, удаленность от штрафной, угол удара и дистанция от защитника. Эти же факторы сегодня учитывает любая система подсчета xG.

Первая модель. В 2012 году спортивный аналитик статистического сайта Opta Сэм Грин представил первую модель ожидаемых голов. Грин и его команда проанализировали 300 000 ударов в английской Премьер-лиге, а также смежные факторы: предголевую передачу, время от начала матча, сопротивление защитника, расстояние до ворот и другие. Такой подход позволил им наделить каждый удар коэффициентом xG, который отмечал, с какой вероятностью опасный момент мог бы завершиться голом.

Распространение xG. Постепенно модель набрала популярность среди футбольных энтузиастов и нашла отклик у профессиональных тренеров. В 2015 году главный тренер лондонского «Арсенала» Арсен Венгер говорил, что его команда анализирует количество созданных моментов и ожидаемых голов. Уже через год BBC добавила метрику (сайт недоступен из РФ) в телеэфир и выводила показатель ожидаемых голов в программе Match of the Day. Сейчас метрика встречается повсеместно: на телевидении, в симуляторах и спортивных приложениях со статистикой.

Метрика информативнее, чем счет. Коэффициенты каждого удара суммируются по командам, получается альтернативный счет. Он показывает, на какое количество голов каждый соперник мог бы рассчитывать.

Безголевая ничья может скрывать доминацию одной команды над другой. Например, при счете 0:0 и xG 2,88 против 0,19 хозяева были лучше и «наиграли» почти на три гола, но так и не смогли открыть счет. Разгромная победа 5:0 при xG 1,1 отражает случайность результата: в действительности команда создала моментов лишь на один гол.

Соотношение итогового счета и ожидаемых голов позволяет понять характер встречи человеку, который не смотрел матч. График ниже визуализирует xG по итогам матча Франции и Аргентины на чемпионате мира 2018 года.

Игра завершилась со счетом 4:3, хотя по качеству моментов она должна была закончиться 2:1. Такая разница между реальными и ожидаемыми голами возможна, когда мячи забиты после ошибок вратарей, рикошетов или при высокой реализации, когда команды используют все шансы — особенно неочевидные.

xG лучше отражает выступления команды или игрока на длинной дистанции. Метрика работает не только в отдельном матче — аналитики и энтузиасты складывают значения в рамках целых чемпионатов или отдельных матчей. Статистика может показать, насколько команда оверперформит  или андерперформит  .

Например, в сезоне английской Премьер-лиги — 2023/24 «Манчестер Юнайтед» занял восьмое место с 60 очками. Но если бы счет матча соответствовал xG, клуб набрал бы всего 44 очка и занял лишь 15-е место в таблице. Из этого можно сделать вывод, что клуб оверперформил на протяжении всего чемпионата. Такими показателями активно пользуются при составлении прогнозов: аналитики могут ссылаться на фактор «везения».

xG активно используют и при анализе индивидуальных действий футболиста. Метрика отражает, насколько эффективен нападающий у чужих ворот, сколько «крупных» шансов упускает и как часто реализует «незначительные» моменты. Например, нападающий Александр Серлот в сезоне-2023/24 забил 23 гола за «Вильярреал» при показателе xG всего 15,43. Разница демонстрирует высокую эффективность игрока.