보세요, 축구를 오래 접한 사람이라면 누구나 눈으로 보는 테스트가 여전히 ...

진지하게 말하면, xG는 수많은 요소를 기반으로 슛이 골로 이어질 확률을 측정합니다. 슛 위치, 사용된 신체 부위, 어시스트 유형, 골에 대한 각도, 일대일 상황이었는지 여부, 수비 압력, 심지어 슛으로 이어지는 플레이 단계(오픈 플레이, 세트피스, 빠른 역습)와 같은 것들을 말합니다. 0에서 1 사이의 소수점이며, 0.1은 득점 확률이 10%이고 0.8은 80%를 의미합니다. 그렇다면 6야드 거리에서 놓친 쉬운 슛은 아마 0.7 또는 0.8 xG일 것입니다. 30야드 거리에서 시도한 추측성 슛은 아마 0.02일 것입니다.

숫자 뒤에 숨겨진 이야기

어떻게 계산될까요? 음, 냅킨에 적을 수 있는 간단한 공식이 아닙니다. Opta, StatsBomb, FBref(주로 xG에 StatsBomb 데이터를 사용)와 같은 데이터 제공업체는 모두 수십만, 아니 수백만 개의 과거 슛을 기반으로 훈련된 머신러닝 알고리즘으로 구축된 자체 독점 모델을 가지고 있습니다. 역사적 데이터베이스의 각 슛은 제가 언급한 모든 요소로 태그가 지정되며, 모델은 유사한 슛이 역사적으로 얼마나 자주 골로 이어졌는지 예측하는 방법을 학습합니다.

예를 들어 Opta 모델을 살펴보겠습니다. 이 모델은 다양한 상위 리그의 30만 개 이상의 슛을 훈련 데이터로 사용한다고 알려져 있습니다. StatsBomb 모델은 슛 순간 필드의 모든 선수의 정확한 위치, 슛 속도와 같은 더 많은 이벤트 데이터를 추적하기 때문에 더 세분화된 것으로 간주됩니다. 이 추가 세부 정보는 다른 제공업체에서 동일한 슛에 대해 xG 값에 약간의 차이를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 수비수가 골 시야를 직접 가로막는 슛은 Opta가 수비 위치를 그렇게 중요하게 여기지 않는다면 Opta 모델보다 StatsBomb 모델에서 xG가 더 낮을 수 있습니다.

이제 2025-26 라리가 시즌에 대해 이야기해 봅시다. 예상대로 레알 마드리드는 고공행진 중입니다. 15경기 후, 그들은 35골을 득점하고 12골을 실점하여 실제 테이블에서 38점으로 선두를 달리고 있습니다. 그러나 그들의 기본 수치도 인상적입니다. 그들의 총 xG는 32.5이고, 예상 실점(xGA)은 리그 최고인 10.8입니다. 이는 그들이 xG를 2.5골 *초과 달성*하고 있지만, 결정적으로 xGA를 1.2골 *미달 달성*하고 있음을 의미합니다. xGA보다 더 많은 실점을 하고 있다는 사실은 그들이 직면하는 일부 슛에 대해 약간 불운하거나, 그들의 골키퍼가 다른 팀의 골키퍼가 할 수 있는 선방을 하지 못하고 있음을 시사합니다.

바르셀로나를 생각해 봅시다. 그들은 31점으로 리그 3위이며, 28골을 득점하고 15골을 실점했습니다. 현재까지 그들의 시즌 xG는 29.1이고, xGA는 16.5입니다. 이는 그들이 xG를 약간 *미달 달성*하고 있지만(예상보다 1.1골 적게 득점), xGA를 *초과 달성*하고 있음을(예상보다 1.5골 적게 실점) 보여줍니다. 이는 전방에서 결정력 문제가 있음을 시사할 수 있지만, 동시에 강력한 골키퍼 선방이나 적절한 수비 블록이 후방에서 그들을 구하고 있음을 나타낼 수도 있습니다.

다음은 매치데이 15 이후 라리가 상위 3개 팀의 스냅샷입니다.

| 팀 | 실제 골 | xG | 실제 실점 | xGA | 골 득실차 | xG 득실차 |

| :------------- | :----------- | :----- | :-------------- | :----- | :-------------- | :------------ |

| 레알 마드리드 | 35 | 32.5 | 12 | 10.8 | +23 | +21.7 |

| 지로나 | 31 | 28.9 | 18 | 17.2 | +13 | +11.7 |

| 바르셀로나 | 28 | 29.1 | 15 | 16.5 | +13 | +12.6 |

레알 마드리드의 +21.7 xG 차이는 지로나의 +11.7보다 무려 9골이나 더 좋으며, 이는 실제 승점 차이가 아직 크지 않더라도 그들이 왜 그렇게 지배적인 느낌을 주는지 설명합니다. 반면에 지로나는 xG가 시사하는 것보다 2.1골 더 많이 득점하며 약간 기대 이상의 활약을 펼치고 있습니다. 이는 아르템 도브비크와 같은 선수들의 뛰어난 마무리 능력을 보여주는 신호이며, 그는 8.9 xG에서 이미 11골을 기록했습니다.

기본 샷을 넘어서

더 복잡한 것도 있습니다. 비페널티 예상 골(NPxG)도 있습니다. 페널티는 기본적으로 0.76 xG 슛을 보장합니다(Opta 모델에 따르면 약간 다를 수 있음). 페널티를 포함하면 많은 페널티킥을 얻는 팀의 xG가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 NPxG는 이러한 페널티를 제거하여 오픈 플레이 공격 위협에 대한 더 명확한 그림을 제공합니다. 예를 들어, 레알 마드리드의 xG가 32.5이고 페널티가 4개(3.04 xG)였다면, 그들의 NPxG는 29.46이 될 것입니다. 이는 페널티킥의 운에 관계없이 팀을 비교하는 데 도움이 됩니다.

그리고 예상 유효 슈팅(xGOT)이 있습니다. 이는 슛이 발사된 *후*의 슛 품질, 특히 유효 슈팅인지 여부를 평가하여 xG를 한 단계 더 발전시킵니다. 슛이 골대 프레임의 어느 지점에 착지했는지 살펴봅니다. 높은 xG 위치에서 골키퍼 가슴으로 곧장 날아간 슛은 약간 낮은 xG 위치에서 상단 코너로 날아간 슛보다 xGOT가 낮을 수 있습니다. 이는 좋은 슈팅과 좋은 슛 *배치*를 구별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 레알 마드리드의 비니시우스 주니어는 7.5 xG에서 8골을 기록했지만, 그의 xGOT는 9.2일 수 있으며, 이는 그가 꾸준히 막기 어려운 지역에 슛을 배치하고 있음을 나타냅니다.

중요한 점은 xG가 특정 결과를 예측하는 것이 아니라는 것입니다. 이는 더 큰 표본 크기에 걸쳐 성능을 평가하는 것입니다. 팀은 어떤 단일 경기에서 운이 좋거나 나쁠 수 있습니다. 매치데이 12의 아틀레티코 마드리드와 비야레알 간의 미친 4-3 스릴러를 기억하십니까? 아틀레티코가 이겼지만, 그들의 xG는 2.1이었고 비야레알은 3.5였습니다. 이는 아틀레티코가 운을 타고 비야레알이 우월한 기회를 전환하지 못한 전형적인 사례입니다. 시즌이 진행됨에 따라 이러한 이상 현상은 균형을 이루는 경향이 있으며, xG 테이블은 실제 리그 테이블과 놀랍도록 유사하게 보이지만 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다. 이는 기대 이상의 성과를 내는 팀(xG보다 더 많이 득점하고 xGA보다 적게 실점) 또는 기대 이하의 성과를 내는 팀(그 반대)을 강조합니다.

저의 과감한 예측은? xG와 xGOT에 깊이 파고들지 않고 유효 슈팅이나 전환율과 같은 전통적인 통계에만 의존하는 클럽은 실행 가능한 통찰력을 놓치고 있습니다. 더 이상 분석가만을 위한 것이 아닙니다. 팀의 결과가 지속 가능한지 이해하는 데 필수적인 도구입니다.

2025-26 라리가에 대한 과감한 예측: 바르셀로나의 실제 승점 차이에도 불구하고, 그들의 우월한 NPxG는 지로나와의 격차를 좁히고 상위 2위 안에 편안하게 안착할 것입니다. 이는 주로 로베르트 레반도프스키가 현재 놓치고 있는 높은 확률의 기회를 전환하여 결정력을 되찾기 때문입니다.