Зачем вообще оценивать качество ударов по воротам
Если смотреть футбол только по счёту, легко обмануться: одна команда бьёт 20 раз, другая — 5, а побеждает та, что второй. На глаз всё выглядит «несправедливо», но проблема в другом: важен не просто объём, а качество ударов по воротам. Нас интересует, насколько реально каждый момент тянул на гол, а не просто факт попадания по мячу.
Оценка качества ударов по воротам в футболе — это уже не игрушка для гиков, а нормальный рабочий инструмент тренеров, скаутов, аналитиков и даже игроков. Без неё сложно понять, команда создала хорошие моменты или просто стреляла от безысходности.
—
Три уровня подхода: от «глазомера» до продвинутой xG-аналитики
1. Визуальная оценка: «и так всё понятно»
Самый простой подход — оценивать удары интуитивно:
«Вот тут выход один на один — должен был забивать»,
«А тут с 30 метров шарахнул — ну, вряд ли залетит».
Плюс в том, что это быстро и не требует технологий. Тренер, который 20 лет в футболе, умеет довольно точно на глаз отличать опасный момент от так себе удара. Но у подхода есть ограничения.
Проблемы визуальной оценки:
— субъективность: у каждого свой «внутренний xG»;
— память и эмоции искажают восприятие (запоминаем яркие моменты, а не типичные);
— сложно сравнивать матчи и сезоны между собой в цифрах.
Этот вариант годится как базовый фильтр: отделить «полумоменты» от реально жирных шансов. Но для системной работы его мало.
—
2. Простая статистика: удары, удары в створ, зоны поля
Следующий уровень — смотреть на голую статистику:
сколько ударов, сколько в створ, из каких зон били.
Классический набор:
— удары всего;
— удары в створ;
— удары из штрафной / из-за штрафной;
— «big chances» (по версии разных провайдеров).
Это уже лучше, чем ничего. Можно заметить, что команда стала чаще входить в штрафную или, наоборот, застревает на дальних ударах. Но у простой статистики есть серьёзные ограничения.
Коротко по минусам:
— все удары из штрафной считаются примерно одинаковыми, хотя удар с 5 метров по пустым воротам и удар в окружении трёх защитников — это вообще разные миры;
— не учитывается положение вратаря, плотность защитников, тип передачи;
— нет обобщающего показателя, который сказал бы: «в среднем здесь было 2,3 ожидаемых гола, а не 1,0».
Простая статистика полезна как быстрый ориентир, но на её основе сложно строить детальные выводы о качестве игры.
—
3. Продвинутый подход: xG и модель ожидаемых голов
Самый рабочий сейчас инструмент — xG (expected goals, ожидаемые голы). Это попытка ответить на один вопрос:
«Если бы такой удар повторился 100 раз, сколько из них обычно завершается голом?»
Например:
— выход один на один может иметь xG 0.4–0.6;
— дальний удар под давлением — 0.02–0.05;
— удар головой из центра штрафной после навеса — 0.15–0.25, в зависимости от контекста.
xG-модель берёт исторические данные по тысячам и миллионам ударов, смотрит, при каких условиях игроки чаще забивали, и превращает это в вероятность.
—
Как устроена xG-модель и откуда берутся цифры
Чтобы не уходить в математику слишком глубоко: xG-модель — это алгоритм, который на вход получает описание момента, а на выходе выдаёт вероятность гола.
Обычно учитываются такие факторы:
— расстояние до ворот;
— угол к воротам;
— часть тела (нога, голова, иногда — более детально);
— тип передачи (навес, прострел, выкат, стандарт);
— наличие и плотность защитников поблизости;
— давление на бьющего;
— динамика эпизода (быстрая атака, позиционная, контратака).
В 2025 году всё чаще добавляют:
— трекинг данных (точное положение игроков и вратаря по координатам);
— скорость мяча и игрока;
— состояние эпизода прямо перед ударом (первое касание, отскок, подбор, подбор после стандарта и т.п.).
Футбольная аналитика «удары по воротам xG сервис» обычно как раз и строится вокруг такой модели: сервис собирает данные, прогоняет их через свои алгоритмы и выдаёт клубам удобные дашборды.
—
Сравнение подходов: «глаз», сырая статистика и xG
Если упростить, картина такая.
— Визуальная оценка
+ Быстро, понятно, опирается на опыт.
– Нельзя формализовать, трудно сравнивать команды и сезоны, эмоции сильно мешают.
— Простая статистика
+ Дёшево и доступно, мало требований к данным, легко объясняется игрокам и руководству.
– Считает «далёкий шальной удар» и «убойный момент» одинаковыми, даёт слишком грубое представление о качестве.
— xG и связанные модели
+ Даёт количественную оценку каждого удара, позволяет объективно сравнивать матчи и игроков, хорошо объясняет «несправедливые» результаты (например, 0:1 при xG 2.5 : 0.4).
– Требует много и качественных данных, грамотной настройки модели и постоянной поддержки; без специалистов легко всё испортить и неправильно интерпретировать цифры.
По сути, xG не заменяет «глаз» и классическую статистику, а дополняет их. Самый разумный путь — комбинировать: смотреть матч, валидировать впечатления через цифры и разбивать эпизоды на детали.
—
Технологии: вручную, свои решения или готовый софт
1. Ручной сбор и анализ — минимум затрат, максимум времени
Теоретически можно всё делать в Excel: руками заносить координаты ударов, тип атак, часть тела, результат. Потом строить примитивную xG-модель на основе доступных открытых данных.
Плюсы:
— почти нулевые прямые расходы;
— полный контроль над структурой данных;
— возможность адаптировать под свои задачи.
Минусы:
— колоссальные трудозатраты;
— высокая вероятность ошибок;
— сложно масштабировать, особенно, если матчей много.
В 2025 году такой подход оправдан разве что для аматорских проектов, учебных задач или очень маленьких клубов.
—
2. Готовые решения и xG-сервисы
Самый популярный на практике вариант — использовать готовый футбольный аналитический софт. Многие компании предлагают комплексные платформы, в которые уже встроена xG-модель, визуализация ударов и аналитика по матчам.
Чаще всего туда входит:
— лента всех ударов с координатами и xG;
— тепловые карты зон, откуда бил игрок или команда;
— сравнение эффективности форвардов и связок;
— отчёты по матчам и турнирам в пару кликов.
Если нужна программа для анализа ударов по воротам футбол, логичнее не изобретать велосипед, а посмотреть, какие решения существуют на рынке, и протестировать несколько из них в демо-режиме.
Плюсы:
— быстрый старт, не нужно собирать команду разработчиков;
— проверенная на практике xG-модель (часто обученная на миллионах эпизодов);
— поддержка, обновления, новые метрики.
Минусы:
— зависимость от поставщика данных;
— ограничения по кастомизации (модель не всегда подстроишь под свои идеи);
— абонентская плата, иногда довольно ощутимая.
Для многих клубов логично сначала купить софт для статистики ударов и ожидаемых голов xG, поработать с ним сезон-два, понять потребности, а уже потом думать о разработке чего-то своего.
—
3. Собственная xG-модель «под ключ»
Клубы и федерации, которые хотят полного контроля, часто идут по пути: xG модель ожидаемые голы заказать разработку у специализированной компании или собрать внутреннюю команду дата-сайентистов.
Что это даёт:
— модель, заточенная под конкретную философию и стиль команды;
— возможность добавлять свои фичи (например, специфичные для своей лиги характеристики поля, судей, стилей команд);
— независимость от внешних сервисов и лицензий.
Но есть и серьёзные «но»:
— нужны данные высокого качества и в большом объёме;
— команда аналитиков и разработчиков, способная не только настроить модель, но и поддерживать её;
— время: от идеи до боевого инструмента могут пройти месяцы и даже сезон.
Такой путь оправдан, если у клуба или лиги есть долгосрочная стратегия по развитию аналитики и достаточный бюджет.
—
Как выбрать подход и инструменты под свою задачу
Для выбора стратегии полезно честно ответить на несколько вопросов:
кто будет пользоваться аналитикой, какие решения она должна поддерживать, какой бюджет и горизонт планирования есть.
Полезный ориентир:
— детские академии и любительские команды — имеет смысл начать с видеоразбора и простых метрик (удары по зонам, удары в створ, доля ударов из штрафной);
— клубы низших лиг — разумно перейти на готовые xG-сервисы и небольшую внутреннюю аналитику;
— команды уровня топовых лиг — комбинировать внешний софт и внутреннюю разработку, постепенно двигаясь к своей xG-модели.
При выборе конкретного решения стоит обратить внимание на следующие моменты:
— Качество данных
Насколько точно размечены удары, учитываются ли защитники, положение вратаря, тип атаки. Без этого любая модель будет «шуметь».
— Простота интерфейса
Если тренеру нужно 20 минут, чтобы найти xG определённого игрока за тайм — инструмент работать не будет.
— Интеграция с видео
Идеальный сценарий — кликнул на точку удара на графике и сразу смотришь видеоэпизод. Тогда цифра мгновенно связывается с реальной картинкой.
— Гибкость отчётов
Возможность настроить отчёты «под себя»: разные форматы для главного тренера, аналитика, скаута, руководства.
В спорной ситуации всегда лучше устроить тестовый период, а не покупать «вслепую». Многие компании готовы провести демо, показать, как их футбольная аналитика «удары по воротам xG сервис» работает на реальных матчах вашей команды.
—
Актуальные тенденции 2025 года: xG — только начало
К 2025 году оценка качества ударов по воротам сильно усложнилась. Классический xG — уже базовый стандарт, а не супер-инновация. На его основе появляются новые метрики.
Что сейчас в тренде:
— Post-Shot xG (PSxG) — модель, которая учитывает не только условия удара (позиция, угол), но и то, как именно мяч полетел: точная траектория, высота, скорость. Это особенно важно для оценки вратарей.
— xThreat и «угроза атаки» — метрики, которые измеряют не только сам удар, но и вклад действий до него: пасов, переводов, обыгрышей.
— Игроко-ориентированные модели — учитываются индивидуальные способности: один и тот же удар для условного Мбаппе и для защитника из третьей лиги — это разные шансы на гол.
Одновременно растёт спрос на кастомизацию. Всё больше клубов хотят не просто пользоваться готовой платформой, а получать специфические отчёты под свои стили игры. Поэтому на рынке появляются компании, которые не только продают готовые решения, но и предлагают доработку под клиента или гибкую настройку: по сути, можно «купить софт для статистики ударов и ожидаемых голов xG», а затем постепенно настраивать его под свою модель футбола.
—
Практические рекомендации: как внедрять оценку качества ударов
Чтобы эта история приносила реальную пользу, а не была модной игрушкой, важно правильно встроить её в рабочий процесс.
Несколько практических советов:
— Начинайте с вопросов, а не с графиков
Сформулируйте, что именно хотите понять: «почему мы мало забиваем», «почему пропускаем», «кто создаёт моменты», «где теряем качество атак». Под эти вопросы уже подбирайте метрики.
— Объясняйте игрокам простым языком
Игрокам важно не число xG как таковое, а вывод: откуда нам нужно чаще бить, какие удары ценятся, какие — пустая трата момента. Одна-две понятные визуализации работают лучше, чем 20 страниц отчёта.
— Совмещайте анализ с видео
Любую цифру сразу подкрепляйте картинкой: тогда тренер, игрок и аналитик говорят на одном языке.
— Отслеживайте динамику, а не только один матч
Один матч может быть случайностью. Серия из 8–10 игр уже показывает реальную тенденцию: улучшились ли зоны ударов, выросло ли среднее качество моментов, совпадают ли xG и реальные голы.
— Не абсолютизируйте xG
Модель — это модель. Она ошибается, особенно в редких или необычных эпизодах. Важно смотреть на неё как на инструмент, а не как на «истину в последней инстанции».
—
Итог: как подружить здравый смысл и аналитику
Оценивать качество ударов по воротам можно по‑разному: от простого «на глаз» до сложных моделей ожидаемых голов. Визуальное впечатление и опыт тренера по‑прежнему важны, но без цифр сложно понять, стабильно ли команда создаёт хорошие моменты или ей просто иногда везёт.
Оптимальная стратегия — не противопоставлять подходы, а сочетать их. Использовать xG как объективный фундамент, простую статистику — как быстрый фильтр, а «глаз» тренера — как проверку адекватности выводов. Тогда цифры не заменят футбол, а помогут лучше его понимать и принимать более точные решения — от тактики на ближайший матч до трансферной политики клуба.