Expected Goals (xG): cosa misurano davvero e come leggerli correttamente

Gli Expected Goals, abbreviati xG, sono diventati una delle metriche più utilizzate nell’analisi calcistica moderna. Compaiono nelle statistiche post-partita, nei report delle squadre, nelle analisi televisive e sempre più spesso vengono osservati anche da chi studia le scommesse sul calcio.

Il loro valore è reale, ma gli xG vengono spesso interpretati in maniera troppo semplice. Una squadra con 2,00 xG non “avrebbe dovuto” necessariamente segnare due gol, così come una formazione che produce molti xG per alcune partite non è destinata matematicamente a segnare di più nella gara successiva.

Gli xG sono una stima probabilistica della qualità delle occasioni da tiro. Aiutano a comprendere meglio come una squadra crea e concede opportunità, ma non rappresentano una previsione certa del risultato futuro.

Cosa significa Expected Goals

La traduzione letterale di Expected Goals è “gol attesi”. Questa espressione può però generare confusione.

Un modello xG non stabilisce quanti gol una squadra avrebbe meritato di segnare. Attribuisce invece a ogni tiro una probabilità stimata di trasformarsi in gol, sulla base di migliaia di situazioni precedenti con caratteristiche simili.

Un tiro valutato:

• 0,05 xG rappresenta un’occasione storicamente convertita poco frequentemente;
• 0,25 xG rappresenta un’occasione con probabilità stimata maggiore;
• 0,70 xG rappresenta una situazione molto favorevole rispetto alla media dei tiri.

Questo non significa che un tiro da 0,70 xG diventerà sicuramente gol. Significa soltanto che, secondo quel particolare modello e sulla base di occasioni comparabili, la probabilità stimata è elevata.

Per una spiegazione tecnica della metrica è possibile consultare anche la guida ufficiale di Hudl StatsBomb sugli Expected Goals.

Come vengono calcolati gli xG

Non esiste un unico modello xG universale. Ogni fornitore può utilizzare dati e algoritmi differenti.

Tra le variabili comunemente considerate troviamo:

• distanza dalla porta;
• angolo di tiro;
• parte del corpo utilizzata;
• tipo di assist;
• azione precedente al tiro;
• situazione di gioco;
• eventuale presenza e posizione dei difensori;
• posizionamento del portiere nei modelli più avanzati.

Un tiro centrale da pochi metri avrà normalmente un valore xG maggiore rispetto a una conclusione da posizione molto defilata e distante.

Questo permette di superare uno dei limiti delle statistiche tradizionali: non tutti i tiri hanno lo stesso valore.

Perché due siti mostrano xG differenti

Può capitare di guardare la stessa partita su due piattaforme statistiche e trovare valori leggermente diversi.

Non significa necessariamente che uno dei due dati sia sbagliato.

I modelli possono utilizzare:

• database differenti;
• variabili differenti;
• metodi statistici differenti;
• una diversa classificazione dei tiri;
• informazioni contestuali aggiuntive.

Per questo è preferibile non mescolare continuamente dati provenienti da modelli differenti quando si confrontano squadre o periodi di gioco.

Se si utilizza una determinata fonte per analizzare una squadra, mantenere la stessa fonte rende il confronto più coerente.

xG di una partita: come interpretarli

Immaginiamo una partita terminata:

Squadra A 1-0 Squadra B

con questi Expected Goals:

Squadra A 0,55 xG – Squadra B 1,65 xG

Il risultato reale rimane 1-0. Gli xG non lo correggono e non stabiliscono chi “meritava” di vincere.

Il dato suggerisce però che, secondo il modello utilizzato, la qualità complessiva delle occasioni prodotte dalla Squadra B è stata superiore.

Questo può indurre a fare domande utili:

• la Squadra A ha difeso volontariamente più bassa dopo essere passata in vantaggio?
• la Squadra B ha creato una singola grande occasione oppure molte occasioni discrete?
• gli xG includono un rigore?
• un’espulsione ha modificato la partita?
• il risultato ha cambiato il comportamento tattico delle due squadre?

Il numero da solo non racconta tutto.

xG e risultato finale non sono la stessa cosa

Il calcio contiene una quantità elevata di variabilità.

Una squadra può:

• creare poco e segnare;
• creare molto e non segnare;
• concedere occasioni importanti senza subire gol;
• subire un gol da un tiro con probabilità molto bassa;
• vincere una partita nella quale l’avversario ha prodotto più xG.

Tutto questo è perfettamente compatibile con la natura probabilistica degli Expected Goals.

Un dato xG elevato non rappresenta quindi un gol “mancante” che il calcio dovrà restituire nella partita successiva.

Overperformance e underperformance: termini da usare con cautela

Nell’analisi statistica si parla spesso di overperformance quando i gol segnati superano gli Expected Goals e di underperformance quando accade il contrario.

La differenza può essere informativa, soprattutto su campioni sufficientemente grandi.

Ma non bisogna trasformarla in una previsione automatica.

Una squadra che ha segnato:

20 gol da 14 xG

non è obbligata a “raffreddarsi” nella partita successiva.

Potrebbero incidere:

• qualità dei finalizzatori;
• rigori;
• situazioni tattiche particolari;
• qualità del modello utilizzato;
• dimensione del campione;
• avversari affrontati.

Allo stesso modo, una squadra con pochi gol rispetto agli xG non ha un credito matematico di reti da recuperare.

Expected Goals For e Expected Goals Against

Per analizzare una squadra è utile distinguere due dati:

xG For

Gli xG prodotti rappresentano la qualità stimata complessiva delle occasioni create dalla squadra.

xG Against

Gli xG concessi rappresentano invece la qualità stimata delle occasioni prodotte dagli avversari.

Osservati insieme, possono aiutare a comprendere il profilo della squadra meglio del solo numero di gol segnati o subiti.

Differenziale xG: un indicatore utile ma non definitivo

Il differenziale xG può essere calcolato sottraendo gli xG concessi dagli xG prodotti.

Per esempio:

1,70 xG prodotti – 0,90 xG concessi = +0,80

Un differenziale positivo ripetuto nel tempo può indicare che una squadra sta creando occasioni di qualità superiore rispetto a quelle che concede.

Ma anche in questo caso servono contesto e campione.

Un dato ottenuto contro squadre molto deboli non ha necessariamente lo stesso significato di quello prodotto contro avversari di livello superiore.

Perché guardare solo le ultime 5 partite può essere fuorviante

Le ultime cinque partite vengono spesso utilizzate perché rappresentano un campione semplice e immediato.

Possono essere utili per descrivere un periodo recente, ma cinque gare sono un campione relativamente piccolo.

In quel periodo possono essere avvenuti:

• due rigori;
• un’espulsione;
• un calendario particolarmente difficile;
• una partita giocata quasi interamente in inferiorità numerica;
• un cambio di allenatore;
• assenze importanti;
• un incontro molto particolare dal punto di vista tattico.

Per questo è preferibile confrontare più orizzonti temporali:

• periodo recente per individuare eventuali cambiamenti;
• campione stagionale per avere una base più stabile;
• contesto delle singole partite per capire perché il dato è cambiato.

xG per tiro: capire la qualità media delle conclusioni

Un’altra metrica utile è l’xG per tiro.

Si ottiene osservando il valore medio delle occasioni create.

Due squadre possono produrre entrambe 1,50 xG ma in modi completamente differenti.

La prima potrebbe aver effettuato:

15 conclusioni da circa 0,10 xG medi.

La seconda:

5 conclusioni da circa 0,30 xG medi.

Il totale è simile, ma la struttura offensiva è differente.

Questo è uno dei motivi per cui il totale xG non dovrebbe essere utilizzato isolatamente.

Un rigore può cambiare molto gli xG di una partita

I calci di rigore hanno generalmente un valore xG elevato nei modelli.

Di conseguenza, una partita può mostrare un totale xG importante anche se una parte significativa deriva da un singolo episodio.

Confronta:

• Squadra A: 1,70 xG con un rigore;
• Squadra B: 1,55 xG interamente da gioco aperto.

Guardare soltanto il totale potrebbe far sembrare i due profili identici, ma la costruzione delle occasioni è diversa.

Per analisi più approfondite vengono infatti spesso osservati anche gli npxG, cioè gli Expected Goals senza rigori.

xG e stato della partita

Il punteggio può cambiare profondamente il comportamento delle squadre.

Una formazione che passa in vantaggio al decimo minuto può:

• abbassare il baricentro;
• lasciare maggior possesso all’avversario;
• cercare maggiormente il contropiede;
• produrre meno tiri;
• concedere territorialmente di più.

Una squadra sotto nel punteggio può invece aumentare il volume offensivo.

Questo fenomeno viene spesso indicato come game state.

Perciò un vantaggio negli xG non dovrebbe essere letto senza sapere come si è sviluppato il punteggio durante la partita.

Cartellini rossi e Expected Goals

Anche un’espulsione può rendere poco confrontabile una partita con le altre.

Se una squadra gioca cinquanta minuti in dieci uomini, i suoi xG prodotti e concessi possono allontanarsi fortemente dai valori abituali.

Inserire quel dato in una media senza considerare il contesto può portare a conclusioni troppo semplicistiche.

Lo stesso vale per:

• infortuni durante la partita;
• forti cambi tattici;
• risultati già acquisiti;
• partite di coppa con gestione particolare del punteggio.

Expected Goals e Serie A

Gli Expected Goals in Serie A possono essere utilizzati per confrontare la qualità delle occasioni prodotte e concesse dalle squadre nel corso della stagione.

Ma non esiste una caratteristica della Serie A che trasformi automaticamente gli xG in uno strumento più preciso rispetto agli altri campionati.

Anche qui bisogna considerare:

• stile dell’allenatore;
• avversario;
• stato della partita;
• assenze;
• calendario;
• campione analizzato;
• qualità della fonte statistica.

Il vantaggio degli xG consiste soprattutto nel fornire un linguaggio comune per misurare la qualità delle occasioni.

Come confrontare due squadre con gli xG

Per un’analisi informativa è più utile evitare la ricerca del singolo numero “magico” e costruire invece un quadro più ampio.

Possiamo osservare:

1. xG prodotti;
2. xG concessi;
3. differenziale xG;
4. xG per tiro;
5. numero di tiri;
6. quota di occasioni create dentro l’area;
7. andamento recente rispetto alla media stagionale;
8. contesto delle partite considerate.

Il risultato è molto più utile della semplice affermazione:

“Questa squadra ha xG alti, quindi segnerà.”

Expected Goals e scommesse: come usarli senza trasformarli in un pronostico automatico

Nelle scommesse sportive gli xG possono essere utilizzati come uno degli elementi dell’analisi pre-partita.

Possono aiutare a verificare se il risultato recente racconta tutta la storia oppure se prestazione e punteggio hanno seguito percorsi differenti.

Non dovrebbero però essere utilizzati come unica variabile.

Un’analisi più completa può includere:

• quote disponibili;
• probabilità implicite;
• assenze;
• formazioni;
• stile delle squadre;
• calendario;
• fattore campo;
• dati xG;
• altre metriche offensive e difensive.

Gli xG possono quindi aiutare a formulare una valutazione, ma non trasformano una quota in una scommessa sicuramente conveniente.

xG e mercati Over/Under

Uno degli utilizzi più intuitivi riguarda l’analisi della produzione offensiva e delle occasioni concesse.

Ma sarebbe scorretto applicare regole rigide come:

“Se le due squadre producono complessivamente più di 3 xG, bisogna giocare Over.”

I valori storici non determinano infatti il numero di gol della partita successiva.

Gli xG possono aggiungere contesto alla valutazione di un mercato Over/Under, ma devono essere confrontati anche con:

• caratteristiche tattiche dell’avversario;
• assenze offensive e difensive;
• ritmo della partita atteso;
• quote;
• campione statistico;
• eventuali cambiamenti recenti.

xG e mercato Gol/No Gol

Lo stesso principio vale per il mercato Gol/No Gol.

Una squadra che produce regolarmente occasioni di qualità può essere interessante da analizzare, ma gli Expected Goals non dicono se entrambe le squadre segneranno in quella specifica partita.

In particolare, il dato complessivo può nascondere differenze importanti tra:

• partite in casa e trasferta;
• avversari forti e deboli;
• situazioni di vantaggio e svantaggio;
• occasioni create su rigore e da gioco aperto.

xG e scommesse live

Gli xG live possono aiutare a descrivere ciò che sta avvenendo durante una partita, ma richiedono particolare cautela.

Un singolo episodio può modificare fortemente il dato.

Per esempio:

0,60 xG generati da una sola grande occasione

non descrivono necessariamente la stessa partita di:

0,60 xG prodotti attraverso dieci conclusioni e pressione continua.

Nel live è quindi importante osservare anche:

• numero e posizione dei tiri;
• ritmo;
• possesso territoriale;
• stato del punteggio;
• cartellini;
• cambi tattici;
• tempo rimanente.

Non esiste una soglia xG che renda automaticamente corretta una puntata live.

La “regola dei 20 minuti” non esiste

Alcune strategie online suggeriscono soglie rigide nei primi 15 o 20 minuti, per esempio entrare su determinati mercati se gli xG superano un certo valore.

È un’approssimazione eccessiva.

Venti minuti rappresentano un campione molto piccolo e possono essere influenzati da un singolo tiro importante.

Inoltre una partita può cambiare completamente dopo:

• un gol;
• un’espulsione;
• un infortunio;
• una sostituzione;
• un cambio tattico.

Gli xG live possono descrivere la qualità delle occasioni create fino a quel momento. Non stabiliscono automaticamente cosa accadrà nei minuti successivi.

Expected Goals e partite trappola

Gli xG possono essere utili anche per mettere in discussione interpretazioni basate soltanto sui risultati recenti.

Una squadra con quattro vittorie consecutive potrebbe aver prodotto prestazioni molto differenti tra loro.

Gli Expected Goals possono aiutare a distinguere:

• risultati accompagnati da una produzione offensiva consistente;
• vittorie decise da episodi;
• difese che concedono poche occasioni;
• squadre che stanno subendo molti tiri pericolosi nonostante pochi gol incassati.

Ma anche questa analisi deve rimanere probabilistica.

Puoi approfondire il tema nella nostra guida su come riconoscere le partite trappola.

xG, xA e altre metriche

Gli Expected Goals sono soltanto una delle metriche utilizzate nell’analisi calcistica.

Tra le altre troviamo:

• xA – Expected Assists;
• xG per tiro;
• npxG – non-penalty Expected Goals;
• Expected Goals Against;
• tiri in area;
• progressive passes;
• touches in box;
• PPDA e metriche di pressione.

Nessuna singola metrica offre una descrizione completa della squadra.

L’analisi diventa più utile quando più indicatori coerenti raccontano la stessa storia.

Post-Shot Expected Goals: cosa cambia

Gli Post-Shot Expected Goals, spesso abbreviati PSxG, analizzano il tiro dopo che è stato effettuato.

Possono includere elementi come il piazzamento della conclusione e, a seconda del modello, informazioni relative al portiere.

Gli xG tradizionali cercano soprattutto di descrivere la qualità dell’occasione prima dell’esito del tiro.

Il PSxG può invece essere utile nell’analisi della qualità della conclusione e delle prestazioni dei portieri.

Gli errori più comuni quando si leggono gli Expected Goals

1. Pensare che xG 2,00 significhi due gol “dovuti”

No. È la somma delle probabilità stimate delle occasioni, non un risultato alternativo della partita.

2. Pensare che chi ha più xG meritasse necessariamente di vincere

Gli xG misurano la qualità stimata delle occasioni. Non assegnano punti né giudizi morali sul risultato.

3. Considerare inevitabile la regressione

Una differenza tra gol e xG può essere interessante da analizzare, ma non permette di sapere quando o se la differenza si ridurrà.

4. Utilizzare un campione troppo piccolo

Due o tre partite possono essere fortemente condizionate da episodi.

5. Ignorare rigori ed espulsioni

Possono modificare in modo importante i dati di una singola gara.

6. Confrontare modelli differenti come se fossero identici

Provider differenti possono assegnare valori diversi alla stessa occasione.

7. Trasformare gli xG in una regola di puntata

Non esiste una soglia xG universale che garantisca valore su Over, Gol, 1X2 o altri mercati.

Una checklist corretta per leggere gli xG

Prima di trarre conclusioni da un dato Expected Goals, controlla:

• quante partite sto analizzando?
• gli xG includono rigori?
• ci sono state espulsioni?
• quale provider fornisce il dato?
• come si sono distribuite le occasioni?
• il punteggio ha modificato la partita?
• come sono gli xG concessi?
• il dato recente è coerente con quello stagionale?
• ci sono stati cambiamenti di allenatore o formazione?

Queste domande aiutano a evitare una lettura meccanica della statistica.

Expected Goals e probabilità: la prospettiva corretta

Il valore degli xG deriva proprio dal fatto che non pretendono di descrivere il calcio in termini di certezza.

Un tiro può avere il 10%, il 30% o il 70% di probabilità stimata di diventare gol. In tutti i casi restano possibili sia il gol sia l’errore.

Allo stesso modo, una squadra con buoni dati xG può perdere una partita, mentre una squadra che crea poco può vincerla.

Su campioni più ampi gli Expected Goals possono aiutare a descrivere meglio la qualità sottostante delle prestazioni, ma il singolo incontro conserva sempre un livello significativo di incertezza.

Conclusioni sugli Expected Goals

Gli Expected Goals (xG) sono uno degli strumenti più utili per analizzare la qualità delle occasioni nel calcio moderno.

Permettono di andare oltre il semplice conteggio dei tiri e di distinguere una conclusione da posizione favorevole da un tentativo con probabilità molto inferiore.

Possono inoltre aiutare a confrontare xG prodotti, xG concessi, qualità media dei tiri e differenziale xG, offrendo una prospettiva più completa sulla prestazione di una squadra.

Il loro utilizzo corretto richiede però cautela.

Gli xG non prevedono il risultato della prossima partita, non garantiscono una regressione verso la media e non trasformano automaticamente un mercato in una scommessa di valore.

Devono essere interpretati insieme a campione statistico, avversari, stato della partita, espulsioni, rigori, assenze, tattica e quote disponibili.

La loro forza non consiste nel dire con certezza cosa succederà, ma nel permettere di formulare domande migliori su ciò che è già successo e sulla qualità delle prestazioni osservate.

FAQ sugli Expected Goals (xG)

Cosa sono gli Expected Goals?

Gli Expected Goals sono una stima della probabilità che un determinato tiro diventi gol, calcolata attraverso un modello statistico basato sulle caratteristiche dell’occasione.

Cosa significa 1 xG?

Un totale di 1 xG rappresenta la somma delle probabilità stimate delle occasioni create. Non significa che la squadra avrebbe necessariamente dovuto segnare esattamente un gol.

Gli xG prevedono il risultato di una partita?

No. Possono fornire informazioni sulla qualità sottostante delle prestazioni e avere utilità statistica su campioni ampi, ma non permettono di conoscere il risultato di una singola partita.

Perché due siti mostrano xG differenti?

Perché utilizzano modelli diversi, che possono considerare variabili e database differenti.

Una squadra che segna meno dei suoi xG è destinata a segnare di più?

No. La differenza può essere interessante da analizzare, ma non crea un obbligo matematico di compensazione nelle partite successive.

Gli xG sono utili per le scommesse?

Possono essere uno degli elementi di un’analisi, insieme a quote, probabilità, assenze, tattica, forma e altre statistiche. Non dovrebbero essere utilizzati come segnale automatico di puntata.

Cosa sono gli xG Against?

Sono gli Expected Goals delle occasioni concesse agli avversari e aiutano a descrivere la qualità delle opportunità che una squadra permette di creare.

Cosa significa npxG?

Indica generalmente gli Expected Goals senza considerare i calci di rigore, permettendo di osservare più specificamente la produzione da altre situazioni di gioco.

Gli xG live sono affidabili?

Descrivono le occasioni prodotte fino a quel momento secondo il modello utilizzato, ma non prevedono necessariamente ciò che accadrà nella parte restante della partita.

È meglio guardare gli xG o il risultato?

Descrivono aspetti differenti. Il risultato stabilisce chi ha segnato e chi ha ottenuto i punti; gli xG aiutano invece a descrivere la qualità stimata delle occasioni create e concesse.