축구의 예상 골(xG): 의미와 중요한 이유

기대 득점(xG)은 축구에서 득점 기회의 질을 평가하는 데 사용되는 통계 지표입니다. 슛 거리, 각도, 슛으로 이어지는 어시스트 유형 등 다양한 요소를 분석하여 슛이 골로 이어질 가능성을 계산합니다. 각 슛에는 득점 확률을 나타내는 0과 1 사이의 xG 값이 할당되며, 예를 들어 xG가 0.2인 슛은 골로 이어질 확률이 20%임을 나타냅니다. 이 메트릭은 기존 통계를 넘어 팀 또는 선수의 경기력에 대한 심층적인 인사이트를 제공하여 공격적인 플레이와 의사 결정의 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다.

비교 축구 데이터 분석 플랫폼은 고급 통계 지표를 사용하여 선수, 팀, 리그를 비교하도록 설계된 AI 기반 축구 분석 플랫폼입니다. 데이터 기반 인사이트, AI 기반 알고리즘, GPT 모델을 활용하여 상세한 성과 평가를 제공함으로써 구단, 스카우트, 분석가, 에이전트가 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

비교 선수 채용 및 스카우팅 플랫폼이 기존 데이터 플랫폼과 차별화되는 점은 여러 리그의 데이터를 정규화할 수 있다는 점입니다. 즉, 잉글랜드 프리미어 리그에서 득점한 골은 하위 리그에서 득점한 골보다 더 많은 가중치를 부여하여 여러 대회에서 선수의 활약을 공정하고 정확하게 비교할 수 있습니다. AI로 강화된 평가 시스템을 갖춘 비교 선수 채용 플랫폼은 객관적이고 데이터에 기반한 인사이트를 찾는 축구 전문가에게 강력한 도구로 활용됩니다.

축구의 예상 득점(xG) 이해하기

기대 득점(xG)은 축구에서 득점 기회의 질을 측정하는 데 사용되는 주요 통계 지표입니다. 골과 어시스트와 같은 기존 통계와 달리 xG는 팀이나 선수의 공격 효율성에 대한 보다 심층적인 분석 관점을 제공합니다. 슛 거리, 각도, 어시스트 유형, 수비 압박 등 여러 가지 중요한 요소를 고려하여 슛이 골로 연결될 확률을 계산합니다.

각 슛에는 득점 가능성을 나타내는 0에서 1 사이의 xG 값이 할당됩니다. 예를 들어, 골키퍼가 앞에 없는 근거리에서 슛을 시도하면 xG가 0.9(90%)로, 골이 될 가능성이 높다는 뜻입니다. 반대로 30야드 밖에서 장거리 슛을 시도할 경우 xG는 0.05(5%)로 득점 확률이 매우 낮습니다. 마찬가지로 페널티킥은 통계적으로 높은 비율로 전환되기 때문에 일반적으로 0.78(78%)의 xG 값을 갖습니다. 비교 스카우팅 플랫폼은 xG를 포함한 300개 이상의 파라미터로 선수들의 순위를 매기고 비교합니다.

xG 계산 방법

분석가들은 슛의 xG를 결정하기 위해 과거 수천 번의 골 득점 시도에서 얻은 데이터를 사용하여 마무리 성공 패턴을 파악합니다. xG 계산에 고려되는 주요 요소는 다음과 같습니다:

축구 분석에서 xG가 중요한 이유

예상 득점 메트릭을 사용하면 분석가, 코치, 팬이 득점한 골 수를 넘어 선수의 경기력을 평가할 수 있습니다. 예를 들어, 10골을 넣고 xG가 5인 스트라이커는 기대 이상의 활약을 펼쳤다고 볼 수 있으며, 이는 예상보다 더 좋은 마무리 찬스를 만들어내고 있다는 의미입니다. 반면, 10골을 넣었지만 xG가 12인 공격수는 실적이 저조한 것으로, 좋은 기회를 여러 차례 놓쳤다는 의미일 수 있습니다.

비교 채용 플랫폼은 271개 리그의 선수를 비교하여 팀과의 적합성을 필터링하고 파악합니다.

축구 데이터 플랫폼인 컴퍼바이저에 따르면, 이번 시즌 271개 리그에서 90분당 예상 골(xG) 순위는 아랍에미리트 아라비아 걸프 리그 알 아인의 코조 포도 라바(’92년생)가 1.25골을 기록해 1위를 달리고 있습니다. 그 뒤를 이어 세르비아 슈퍼리그 크르베나 즈베즈다의 체리프 은디아이(’96년생)가 1.12의 xG를 기록했으며, 독일 2부 분데스리가 카이저슬라우테른의 라그나르 아체(’98년생)가 90분당 0.97의 xG를 기록했습니다.

팀 관점에서 바라본 xG

팀 관점에서 xG는 관리자가 공격 효율성과 전술적 효과를 평가하는 데 도움이 됩니다. xG는 높지만 골이 적은 팀은 마무리에서 어려움을 겪을 수 있고, 반대로 xG는 낮지만 골이 많은 팀은 운이 좋거나 뛰어난 마무리로 이득을 볼 수 있습니다. 코치는 xG 추세를 분석하여 전술, 선수 선발, 공격 전략을 조정하여 골 전환율을 개선할 수 있습니다. 비교 축구 분석 플랫폼은 의사 결정권자가 선수의 경기력을 파악하는 데 도움을 줍니다.

기대 득점(xG)은 현대 축구 분석의 강력한 도구로, 공격 성능, 마무리 능력, 의사 결정에 대한 인사이트를 제공합니다. 팀이나 선수가 양질의 기회를 창출하고 전환하는지를 보다 명확하게 파악할 수 있어 축구 평가에 필수적인 지표가 됩니다.

유럽 5대 리그의 최고 기대 골(xG) 생산 축구 선수들

선수 영입 및 스카우팅 플랫폼의 분석에 따르면 세리에 A 유벤투스 소속의 두샨 블라호비치(’00년생)가 90분당 0.64 xG를 기록한 프리미어리그 첼시 소속의 니콜라스 잭슨(’01년생)보다 앞선 0.65 xG를 기록했습니다. 분데스리가 슈투트가르트의 에르메딘 데미로비치(’98)가 경기당 0.62 xG로 10위 안에 들었습니다. 이 선수들은 유럽에서 가장 경쟁이 치열한 리그에서 강력한 공격 포지셔닝과 마무리 능력을 바탕으로 꾸준히 양질의 득점 기회를 창출하고 있습니다.

예시를 통해 설명하는 예상 목표(xG)

기대 득점(xG)은 축구에서 득점 기회의 질을 평가하기 위해 사용되는 통계 지표입니다. 슛 거리, 각도, 어시스트 유형, 일대일 기회인지 아니면 박스 밖에서 어려운 시도인지 등 다양한 요소를 분석하여 슛이 골로 이어질 확률을 계산합니다.

각 샷에는 득점 확률을 나타내는 0과 1 사이의 xG 값이 할당됩니다. 예를 들어

• 오픈 골이 있는 근거리 탭인의 xG는 0.9(90%)로, 골로 연결될 가능성이 높다는 의미입니다.
• 페널티킥은 보통 0.78(78%)의 xG를 기록하는데, 이는 페널티킥이 전환되는 경우가 많지만 여전히 놓칠 수 있기 때문입니다.
• 30야드에서 장거리 샷을 할 경우 xG가 0.05(5%)로, 확률이 낮다는 뜻입니다.
• 코너킥으로 인한 헤딩은 위치 및 수비 압력에 따라 0.15(15%)의 xG를 가질 수 있습니다.

이 메트릭은 기존 통계를 넘어 팀 또는 선수의 성과에 대한 심층적인 인사이트를 제공하여 선수가 고품질의 슛을 시도하는지 아니면 낮은 확률의 어려운 슛만 시도하는지 평가하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 10골을 넣었지만 xG가 5에 불과한 공격수는 실력이 뛰어나고 어려운 슛을 시도하는 반면, 10골을 넣고 xG가 12인 다른 공격수는 확실한 기회를 놓치고 실력이 저조할 수 있습니다.

코치, 분석가, 팬은 xG를 이해함으로써 선수의 마무리 능력, 공격 의사 결정, 골대 앞에서의 전반적인 효율성을 더 잘 판단할 수 있습니다.

비교기 인공지능은 기대 목표(xG)를 어떻게 활용하나요?

컴패니셔레이터 축구 데이터 플랫폼은 축구 분석의 전문가 역할을 하도록 설계된 AI 기반 전문 도구입니다. 인공지능 점수 시스템을 대폭 강화하여 리그 난이도 및 선수 성적 알고리즘을 통합하여 다양한 리그에서 가장 정확한 선수 평가를 제공합니다. 현재 전 세계 271개 리그를 대상으로 하는 이 플랫폼은 공정한 비교를 위해 난이도 및 품질 가중치를 할당합니다. 예를 들어, 잉글랜드 프리미어 리그에서 득점한 골은 챔피언십에서 득점한 골보다 더 큰 가중치를 가지므로, 이 고급 등급 시스템에서는 챔피언십에서 40골이 프리미어 리그에서 20골과 동일하게 평가되지 않습니다.

AI 기반 축구 선수 세일즈 및 마케팅 플랫폼인 Comparisonator는 선수의 수준을 보다 정확하게 평가할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 시스템은 300개 지표로 구성된 포괄적인 데이터 세트에서 포지션별 가중치를 구현하여 포지션당 80~90개의 주요 매개변수에 우선순위를 부여함으로써 선수 성과 알고리즘을 더욱 정교하게 개선했습니다. 또한 이 플랫폼은 센터 포워드(CF)가 득점한 골과 센터백(CB)이 득점한 골의 가치를 구분하여 선수의 기여도를 맥락에 따라 정확하게 평가할 수 있도록 합니다.

남미 리그에서 가장 많은 득점(xG)을 기록한 축구 선수들

남미 리그에서 가장 많은 기대 득점(xG)을 기록한 선수는 남미 대륙에서 가장 꾸준히 골을 넣는 위협적인 선수들입니다. 페루 프리메라 디비시온의 스포르팅 크리스탈의 마르틴 카우테루치오(’87년생)가 90분당 0.80골로 1위를 달리고 있으며, 에콰도르 리가 프로의 LDU 키토의 알렉스 아르세(’95년생)가 경기당 0.75골을 기록하며 그 뒤를 잇고 있습니다. 칠레 프리메라 디비시온의 오히긴스 소속 레안드로 베네가스(’88년생)가 0.73 xG로 뒤를 이었고, 아르헨티나 리가 프로페셔널의 리버 플레이트 소속 미겔 보르하(’93년생)가 90분당 0.69 xG를 기록했습니다.

축구에서 예상 득점(xG)을 이해하는 방법

기대 득점(xG)은 단순히 골 수를 세는 것이 아니라 골 득점 기회의 질을 평가하는 데 도움이 되는 통계 지표입니다. 수천 번의 유사한 슛 시도에 대한 과거 데이터를 기반으로 슛이 골로 이어질 확률을 측정합니다. 팬, 분석가, 코치는 xG를 이해하면 선수의 경기력, 팀 전술, 마무리 효율을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 분석하는 방법은 다음과 같습니다:

1. xG는 무엇을 측정하나요?

xG는 경기 중 촬영한 모든 슛에 0에서 1 사이의 확률 점수를 할당합니다. 이 값은 해당 슛이 골로 전환될 가능성을 나타냅니다.

• xG가 0.1(10%) 이라는 것은 해당 슛이 득점할 확률이 10%라는 뜻입니다.
• xG가 0.75(75%) 라는 것은 해당 슛이 골이 될 확률이 75%라는 뜻입니다.
• 오픈 골 탭인 같은 완벽한 기회는 xG가 1.0(100%)에 가까울 수 있습니다.

2. xG에 영향을 미치는 요인

xG는 무작위가 아니라 목표 확률에 영향을 미치는 몇 가지 주요 요소에 따라 결정됩니다:

• 샷 위치: 샷이 골대에 가까울수록 xG가 높아집니다.
  • 예시: 페널티 박스 밖에서 슛하는 경우 (xG = 0.76) 가 박스 안에서 슛하는 경우(xG = 0.05)보다 득점 가능성이 더 높습니다.
• 샷 각도: 각도가 넓을수록 득점하기가 더 어려워집니다.
  • 예시: 골대 중앙에서 슛(xG = 0.6)은 코너 깃발 근처에서 타이트 앵글 슛(xG = 0.02)보다 확률이 훨씬 더 높습니다.
• 샷 유형: 헤딩, 발리, 첫 번째 샷은 단순한 마무리보다 xG가 낮습니다.
  • 예시: 코너킥에서 헤딩(xG = 0.15) 은 탭인을 위한 낮은 패스(xG = 0.85)보다 득점하기 더 어렵습니다.
• 수비 압박: 수비수에게 압박을 받거나 골키퍼가 좋은 위치에 있을 때 슛을 하면 xG가 낮아집니다.
• 어시스트 및 빌드업 플레이: 정확한 스루볼에 이은 슛은 무작위로 장거리 슛을 시도하는 것보다 xG가 더 높습니다.

3. xG가 축구 분석에 도움이 되는 방법

• 선수 평가하기: xG 5에서 10골을 넣은 공격수는 실력이 뛰어난 반면, xG 10에서 5골을 넣은 공격수는 실력이 부족하고 좋은 기회를 놓치고 있는 것입니다.
• 팀 평가: xG가 낮지만 골이 많은 팀은 운이 좋은 마무리에 지나치게 의존하는 반면, xG가 높지만 골이 적은 팀은 마무리에 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 성과 비교: xG는 최종 점수가 아닌 기회 품질에 초점을 맞춰 팀과 플레이어를 공정하게 비교할 수 있도록 합니다.

4. 경기 내 xG의 예

한 팀이 게임에서 10번의 슛을 시도한다고 상상해 보세요:

• 장거리 사격 4발(각 xG = 0.05) → 총 xG 0.20
• 페널티 박스 슛 3개(각 xG = 0.4) → 총 xG 1.20
• 일대일 기회 2회(각 xG = 0.7) → 총 1.40 xG
• 페널티 1(xG = 0.78) → 총 xG 0.78

총 xG = 3.58 → 이는 슈팅 품질에 따라 팀이 약 3~4골을 득점할 것으로 예상되었음을 의미합니다.

5. xG가 중요한 이유