Um placar de futebol pode ser enganoso. Uma equipe pode tomar dois chutes e marcar dois gols, enquanto a outra cria dez oportunidades perigosas e ainda assim falhar em acertar a rede. Olhar apenas para o placar final 2-0 pode levar a conclusões completamente erradas sobre como o jogo foi jogado.
Isso é por que a análise de futebol usa xG — Expected Goals. A métrica ajuda a avaliar não quantos gols uma equipe marcou, mas quão boas foram suas oportunidades de gol.
Para análise de apostas, o xG é especialmente útil porque ajuda a separar a qualidade subjacente do desempenho da finalização, da sorte e dos eventos individuais do jogo.
O que é xG em termos simples?
O xG estima a probabilidade de que um chute resulte em um gol.
Cada chute é atribuído um valor entre 0 e 1. Quanto maior o número, melhor a chance.
- xG 0,05 — cerca de 5% de chance de marcar;
- xG 0,20 — em torno de 20%;
- xG 0,50 — uma excelente chance com aproximadamente 50% de probabilidade de gol;
- xG 0,80 — uma chance que é convertida em grande parte das situações semelhantes.
Os valores de xG de todos os chutes de uma equipe são somados.
Por exemplo, suponha que uma equipe crie quatro chances:
- 0,10 xG;
- 0,25 xG;
- 0,40 xG;
- 0,15 xG.
A soma é:
Isso não significa que a equipe "deveria ter marcado 0,9 gols." O xG é uma estimativa baseada em probabilidade da qualidade das oportunidades, não uma previsão de um placar exato.
Como é calculado o xG?
Não há uma única fórmula universal para xG. Diferentes fornecedores de dados usam seus próprios modelos, então o mesmo jogo pode ter figuras de xG ligeiramente diferentes dependendo da fonte.
Um modelo de xG geralmente considera fatores como:
- distância do chute até a meta;
- ângulo de chute;
- parte do corpo usada;
- tipo de passe ou assistência antes do chute;
- se a oportunidade veio de jogo aberto, um lance de bola parada ou um pênalti;
- posição dos defensores;
- posição do goleiro;
- tipo de ataque;
- se o chute foi feito com o pé ou com a cabeça.
O modelo compara a oportunidade com um grande número de situações semelhantes de jogos anteriores e estima com que frequência essas oportunidades resultaram em gols.
Um chute quase na linha da meta receberá então um valor de xG alto, enquanto um esforço especulativo a 30 metros geralmente receberá um valor muito baixo.
Por que o placar e o xG podem ser tão diferentes?
Imagine um jogo que termina 3-1.
A princípio, pode parecer que a equipe vencedora dominou confortavelmente. Mas os números de xG mostram:
| Equipe | Gols | xG |
|---|---|---|
| Equipe A | 3 | 1,05 |
| Equipe B | 1 | 1,72 |
Isso conta uma história muito diferente.
A Equipe A converteu quase tudo o que criou, enquanto a Equipe B gerou chances melhores no geral, mas finalizou de forma menos eficiente.
Isso não significa que o resultado foi de alguma forma "errado." Gols ainda decidem o jogo. Mas ao analisar jogos futuros, é útil entender se o placar final refletiu corretamente a qualidade das chances criadas.
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O que são xG Overperformance e Underperformance?
Se uma equipe consistentemente marca gols significativamente acima do que seu xG sugere, diz-se que está superando seu xG.
Por exemplo:
xG: 14,3
A equipe marcou quase seis gols a mais do que seu xG sugere.
A situação oposta pode parecer assim:
xG: 17,8
Aqui, a equipe está criando chances, mas convertendo-as menos eficientemente do que o esperado.
No entanto, seria errado assumir que a equipe começará a marcar mais simplesmente porque subperformou o xG. A diferença entre gols e xG pode ser causada não apenas pela sorte, mas também pela qualidade dos jogadores, limitações do modelo e o estilo de jogo da equipe.
O que é xGA?
Se o xG mede a qualidade das chances que uma equipe cria, xGA (Expected Goals Against) mede a qualidade das chances que permite que seus oponentes criem.
Por exemplo:
- time xG — 1,85;
- xGA — 0,92.
Isso sugere que a equipe está criando chances muito melhores do que permite no outro lado.
Em um período significativo, a diferença entre xG e xGA pode ajudar a avaliar o equilíbrio entre o desempenho ofensivo e defensivo de uma equipe.
Como usar xG ao analisar totais
Uma das maiores utilizações do xG é nos mercados de over/under.
Suponha que duas equipes tenham jogado Under 2,5 Gols em seus jogos recentes. Com base apenas nos resultados, ambas podem parecer equipes de baixo número de gols.
Porém, você descobre que:
- a primeira equipe média 1,8 xG;
- a segunda média 1,6 xG;
- ambas costumam marcar menos gols do que poderia ser esperado com base na qualidade das chances.
Nessa situação, a recente sequência de jogos de baixo número de gols se torna um argumento menos convincente.
O inverso também é verdadeiro. Uma sequência de jogos com quatro ou cinco gols pode vir com figuras de xG bastante modestas, sugerindo que uma finalização excepcionalmente eficiente contribuiu para os altos scores.
Se você quiser entender esses mercados com mais detalhe, veja nosso guia sobre totais e handicaps na apostas esportivas.
xG para Resultados de Jogo e Apostas de Handicap
O xG é útil para mais do que apenas totais.
Suponha que uma equipe tenha perdido três jogos seguidos. Seu desempenho recente parece horrível:
1-2
0-1
Mas os números de xG desses jogos foram:
1,9 : 1,2
1,4 : 0,6
Os resultados são ruins, mas a qualidade das chances criadas sugere que o desempenho da equipe foi significativamente melhor do que o desempenho de perder três jogos seguidos.
Essa informação pode ser útil ao analisar as oddsmaker para resultados de jogos, double chance ou mercados de handicap.
Você pode ler mais sobre positivos e negativos de handicaps em nosso guia separado: "O que é um Handicap na Apostas?".
Por que você não deve julgar uma equipe com base no xG de um único jogo
Um dos maiores erros é tratar um único número de xG como uma sentença final.
O futebol é muito variável para isso.
Uma equipe pode receber uma cartão vermelho após 15 minutos. Pode marcar cedo e deliberadamente ceder a posse. Pode estar enfrentando um oponente muito mais forte. Ou pode criar uma única chance valendo 0,9 xG e quase nada mais.
Por isso, o xG é muito mais útil em um período mais longo.
O mesmo princípio se aplica a quase qualquer estatística de apostas: uma amostra pequena pode ser altamente enganosa.
Explicamos isso com mais detalhe em "Tamanho da Amostra nas Apostas: Por que poucos Jogos Prove Quase Nada".
xG Não Elimina a Variância
Até uma chance com 0,70 xG não precisa resultar em um gol. Uma probabilidade de 70% também significa que cerca de 30% das chances semelhantes não são convertidas.
O mesmo funciona no sentido inverso: um chute com 0,03 xG pode ocasionalmente voar para a canto superior.
Isso é por que uma equipe pode criar as melhores chances e ainda perder. Outra equipe pode produzir quase nada e ganhar devido a um longo chute excepcional.
Isso é parte normal do futebol.
A relação entre probabilidade, aleatoriedade e resultados é abordada com mais detalhe em nosso artigo sobre variação nas apostas esportivas.
O que o xG Não Te Diz
O xG é útil, mas não deve ser tratado como uma resposta universal para cada pergunta de futebol.
Ele não captura o jogo inteiro.
Por exemplo, o xG pode não refletir totalmente:
- ataques perigosos que nunca resultam em um chute;
- uma finalização que o atacante quase não alcança;
- o efeito tático de um gol cedo;
- habilidade individual de finalização;
- as diferenças entre modelos de xG usados por diferentes fornecedores de dados;
- mudanças no jogo após um cartão vermelho;
- motivação e contexto do torneio.
O primeiro ponto é particularmente importante.
Se um atacante recebe uma bola cruzada diante de uma meta aberta, mas erra a bola por alguns centímetros, nenhum chute é registrado. Como resultado, um modelo padrão de xG pode não registrar essa situação muito perigosa em absoluto.
Erros Comuns ao Usar xG
Erro 1. "A Equipe Teve Maior xG, Então Ela Deveria Ter Ganho"
O xG mede a qualidade dos chutes. Ele não determina um "vencedor justo."
Erro 2. "A Equipe Está Cinco Gols A Baixo do xG, Então Ela Vai Marcar Cinco Gols Extras em Breve"
A probabilidade não funciona assim. A subperformance em partidas anteriores não significa que a equipe deve compensar a diferença nas próximas.
Erro 3. Olhar Apenas nos Últimos Dois ou Três Jogos
Em um período tão curto, os números podem ser fortemente influenciados pelos adversários específicos e situações do jogo.
Erro 4. Tratar o xG de Diferentes Fornecedores como Iguais
Os modelos de xG diferem. Para uma análise consistente, é geralmente melhor usar a mesma fonte de dados ao longo do tempo.
Erro 5. Usar xG Sem Analisar as Oddsmaker
Mesmo que uma ideia estatística forte não automaticamente torna uma aposta valiosa. Você ainda precisa considerar a probabilidade já refletida nos preços dos bookmaker.
Como Analisar um Jogo Usando xG
Um processo prático pode parecer assim:
- Verifique o xG e o xGA de ambas as equipes em um período significativo.
- Separe os jogos em casa e fora de casa se a amostra for grande o suficiente.
- Olhe além da média e considere o adversário. Produzir 2,0 xG contra equipes fracas não é o mesmo que produzir 2,0 xG contra candidatos ao título.
- Compare os gols reais com o xG. Uma grande diferença pode indicar uma eficiência de finalização anormalmente alta ou baixa, mas isso não significa automaticamente que os resultados voltarão à média nas próximas partidas.
- Considere as notícias da equipe. A ausência de um atacante-chave ou de vários defensores pode mudar significativamente as expectativas.
- Considere o contexto do jogo. A posição na liga, a necessidade de vencer e se um empate convém a ambas as equipes podem todos importar.
- Apenas então compare sua avaliação com os odds dos bookmaker.
Conclusão
O xG é uma das métricas mais úteis na análise moderna de futebol. Ele permite que você olhe além do placar final e avalie a qualidade das chances que uma equipe realmente cria e concede.
No entanto, o xG não deve ser usado como uma previsão pronta.
Funciona melhor junto com o xGA, notícias da equipe, força do adversário, desempenho em casa e fora, estilo de jogo e odds dos bookmaker.
Em resumo, o placar mostra o resultado, enquanto o xG ajuda a explicar quão próximo esse resultado estava da qualidade das chances criadas. Por isso, o xG pode muitas vezes fornecer informações mais úteis para analisar jogos futuros do que apenas a tabela de resultados recentes.