Olha, quem acompanha futebol há tempo suficiente sabe que o "olho" ainda...

Na real: o xG mede a probabilidade de um chute resultar em gol, com base em uma série de fatores. Estamos falando da localização do chute, parte do corpo usada, tipo de assistência, ângulo para o gol, se foi um um-contra-um, pressão defensiva e até mesmo coisas como a fase do jogo que antecede o chute – jogada aberta, bola parada, contra-ataque. É um decimal entre 0 e 1, onde 0,1 significa 10% de chance de marcar, e 0,8 significa 80% de chance. Então, aquele gol feito a seis metros? Provavelmente é um xG de 0,7 ou 0,8. Um chute especulativo de 30 metros? Talvez 0,02.

Por Trás dos Números

Como é calculado? Bem, não é uma fórmula simples que você pode anotar em um guardanapo. Provedores de dados como Opta, StatsBomb e FBref (que usa principalmente dados da StatsBomb para xG) têm seus próprios modelos proprietários, construídos com algoritmos de aprendizado de máquina treinados em centenas de milhares, senão milhões, de chutes anteriores. Cada chute em seu banco de dados histórico é marcado com todos os fatores que mencionei, e o modelo então aprende a prever com que frequência chutes semelhantes historicamente resultaram em gols.

Pegue o modelo Opta, por exemplo. Ele supostamente usa mais de 300.000 chutes de várias ligas importantes como seus dados de treinamento. O modelo da StatsBomb é frequentemente considerado mais granular porque eles rastreiam mais dados de eventos, como a posição exata de cada jogador em campo no momento do chute, e até mesmo coisas como a velocidade do chute. Esse detalhe extra pode levar a pequenas diferenças nos valores de xG para o mesmo chute entre diferentes provedores. Por exemplo, um chute onde um defensor está bloqueando diretamente a visão do gol pode ter um xG menor no modelo da StatsBomb do que no da Opta, se a Opta não ponderar o posicionamento defensivo tão fortemente.

Agora, vamos falar sobre a temporada 2025-26 da La Liga. O Real Madrid, como esperado, está voando alto. Após 15 partidas, eles estão no topo da tabela real com 38 pontos, tendo marcado 35 gols e sofrido 12. Mas seus números subjacentes são igualmente impressionantes. Seu xG total é de 32,5, e seus Gols Esperados Contra (xGA) são os melhores da liga, com 10,8. Isso significa que eles estão ligeiramente *superando* seu xG em 2,5 gols, mas, criticamente, *subestimando* seu xGA em 1,2 gols. O fato de estarem sofrendo mais do que seu xGA sugere que talvez estejam um pouco azarados com alguns dos chutes que enfrentam, ou seus goleiros não estão fazendo defesas que os goleiros de outras equipes poderiam fazer.

Considere o Barcelona. Eles estão em 3º lugar na liga com 31 pontos, 28 gols marcados e 15 sofridos. Seu xG para a temporada até agora é de 29,1, e seu xGA é de 16,5. Isso mostra que eles estão ligeiramente *subestimando* seu xG (marcando 1,1 a menos do que o esperado), mas também *superando* seu xGA (sofrendo 1,5 a menos do que o esperado). Isso pode indicar alguns problemas de finalização na frente, mas também uma forte atuação do goleiro ou bloqueios defensivos oportunos os salvando na defesa.

Aqui está um resumo dos três primeiros da La Liga após a 15ª rodada:

| Equipe | Gols Reais | xG | Gols Sofridos Reais | xGA | Diferença de Gols | Diferença de xG |

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

| Real Madrid | 35 | 32.5 | 12 | 10.8 | +23 | +21.7 |

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

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

A diferença de xG de +21,7 do Real Madrid é 9 gols melhor do que a de +11,7 do Girona, o que explica por que eles parecem tão dominantes, mesmo que a diferença de pontos real ainda não seja enorme. O Girona, por outro lado, está um pouco acima do seu peso, marcando 2,1 gols a mais do que o seu xG sugere. Isso é um sinal de finalização de qualidade de jogadores como Artem Dovbyk, que já tem 11 gols de um xG de 8,9.

Além do Chute Básico

Fica mais complexo. Existe também o Non-Penalty Expected Goals (NPxG). Pênaltis são basicamente um chute com 0,76 xG garantido (de acordo com o modelo da Opta, embora varie ligeiramente). Incluí-los pode distorcer o xG de uma equipe se ela tiver muitos pênaltis. Então, o NPxG remove esses, dando uma imagem mais clara da ameaça de ataque em jogadas abertas. Por exemplo, se o Real Madrid tivesse um xG de 32,5, mas 4 pênaltis (3,04 xG), seu NPxG seria de 29,46. Isso ajuda a comparar equipes sem a loteria das premiações de pênaltis.

Depois, há o Expected Goals On Target (xGOT). Isso leva o xG um passo adiante, avaliando a qualidade de um chute *depois* de ter sido dado, especificamente se foi no alvo. Ele analisa onde o chute acertou a meta. Um chute de uma posição de alto xG que vai direto no peito do goleiro pode ter um xGOT menor do que um de uma posição de xG ligeiramente menor que vai no ângulo. Isso ajuda a diferenciar entre um bom chute e uma boa *colocação* do chute. Vinicius Jr. do Real Madrid, por exemplo, pode ter 8 gols de 7,5 xG, mas seu xGOT pode ser 9,2, indicando que ele está consistentemente colocando seus chutes em áreas difíceis de defender.

É o seguinte: o xG não se trata de prever resultados específicos. Trata-se de avaliar o desempenho em uma amostra maior. Uma equipe pode ter sorte ou azar em qualquer jogo. Lembra daquele emocionante 4-3 entre Atlético Madrid e Villarreal na 12ª rodada? O Atlético venceu, mas seu xG foi de 2,1 contra 3,5 do Villarreal. Esse é um caso clássico do Atlético contando com a sorte e o Villarreal falhando em converter chances superiores. Ao longo de uma temporada, essas anomalias tendem a se equilibrar, e a tabela de xG muitas vezes se parece notavelmente com a tabela real da liga, mas com algumas diferenças reveladoras. Ela destaca equipes que estão superando (marcando mais do que seu xG, sofrendo menos do que seu xGA) ou subestimando (o oposto) seu desempenho.

Minha opinião ousada? Qualquer clube que ainda dependa exclusivamente de estatísticas tradicionais, como chutes a gol ou taxas de conversão, sem se aprofundar em xG e xGOT, está deixando insights acionáveis de lado. Não é mais apenas para analistas; é uma ferramenta vital para entender se os resultados de sua equipe são sustentáveis.

Uma previsão ousada para a La Liga 2025-26: Apesar da diferença de pontos real do Barcelona, seu NPxG superior fará com que eles diminuam a diferença para o Girona e terminem confortavelmente entre os dois primeiros, principalmente devido a Robert Lewandowski encontrando sua pontaria e convertendo aquelas chances de alta probabilidade que ele está perdendo atualmente.