Análise Tática Moderna: Por que o xT superou o xG na Avaliação das Equipes
Na análise de desempenho, muita gente olha para chutes e xG — mas essas métricas só mostram o fim da jogada, não o processo.
Por que chutes e gols não contam toda a história
Métricas como chutes, gols e até mesmo xG (Expected Goals) avaliam o momento final da jogada. Elas são consequência de tudo o que veio antes: movimentação, construção, circulação da bola, criação de superioridades, escolhas táticas…
Um time que marca muitos gols ou apresenta um xG alto costuma, sim, construir bem. Mas o contrário não é necessariamente verdadeiro.
Uma equipe pode construir com qualidade, chegar bem ao último terço, mas pecar sistematicamente na finalização. Se você olha só para chutes e gols, corre o risco de rotular esse time como “ineficiente” ou “fraco”, quando na verdade o problema está só na etapa final do processo.
Poucos gols, poucos dados: o desafio estatístico do futebol
Outro ponto importante: o futebol é um esporte de poucos pontos por partida.
Comparado com o basquete, por exemplo, a quantidade de eventos de gol é mínima. Isso significa que, se você baseia sua análise apenas em gols e chutes, está trabalhando com um volume de dados bem pequeno.
Menos dados = mais ruído, mais variação aleatória, mais dificuldade para tirar conclusões consistentes.
Por isso, se queremos fazer análise de desempenho séria, precisamos olhar para eventos que acontecem o tempo todo no jogo. E aqui entra o protagonista da história: o passe.
Por que focar em passes muda o jogo da análise
Durante uma partida, as duas equipes trocam dezenas ou centenas de passes.
Se você se concentra em métricas de passe (incluindo cruzamentos e outras formas de passar a bola), ganha uma base de dados muito mais robusta para trabalhar.
Isso permite:
Entender como o time constrói desde a base;
Identificar padrões de circulação;
Ver quem de fato aproxima o time do gol adversário;
Diferenciar passes “inofensivos” de passes que aumentam o perigo.
E o detalhe mais importante: não basta contar passes.
O que faz diferença é olhar para:
Direção do passe (para frente, para trás, lateral);
Distância do passe;
Região do campo de origem e destino.
Quando analisamos passes com esse nível de detalhe, conseguimos traçar perfis muito mais fiéis das equipes do que olhando só para chutes – mesmo que esses chutes venham acompanhados de dados posicionais. Lembre-se: o chute é só o último capítulo. A história inteira foi escrita antes.
O problema de usar apenas gols
Se depender só dos gols, o cenário fica ainda mais limitado.
Gol nada mais é do que um chute bem-sucedido. Ou seja, você está analisando um subconjunto mínimo dos eventos do jogo.
Isso gera duas restrições fortes:
Pouquíssimos dados por partida;
Grande influência do acaso (aquela bola desviada, falha individual, erro isolado etc.).
Para entender de verdade o desempenho de um time, você precisa de algo mais estável e abundante. E é aqui que entra uma das métricas mais interessantes da análise moderna: o xT – Expected Threat (Ameaça Esperada).
O que é xT (Expected Threat)?
O xT mede quão perigosa é a posição da bola em campo, levando em conta a probabilidade de que uma sequência de passes termine em gol.
De forma simplificada:
xT é calculado com base na probabilidade de uma sequência de aproximadamente 5 passes resultar em gol. Quanto mais a bola anda para frente e em direção ao centro, área da baliza adversária, maior o valor de xT.
Cada pedaço do campo tem um valor de ameaça
O campo é dividido em várias “casinhas”, cada uma com um valor de xT próprio.
Assim, para cada passe, você consegue saber:
O xT da posição de onde o passe saiu;
O xT da posição para onde o passe chegou;
E a diferença entre esses dois valores.
Essa diferença mostra se o passe aumentou, manteve ou até reduziu a ameaça do lance.
Passes para trás ou para os lados geralmente têm xT menor, e em alguns casos é possível ter até xT negativo, quando o time claramente se afasta de uma zona perigosa para uma zona menos promissora.
Importante: não é só sequência longa de passes
A referência dos 5 passes serve para construir o modelo e atribuir um valor de xT para cada região do campo.
Isso não significa que, na sua análise, você só vai olhar para sequências de no mínimo 5 passes.
Pelo contrário: todo passe da partida pode ser avaliado em termos de xT.
O modelo já sabe o valor de ameaça de cada área, então basta comparar a posição inicial e final do passe.
E não se preocupe: você não precisa calcular isso na unha.
Profissionais que trabalham com dados de futebol já têm essa tabela pronta, com os valores de xT para cada pedaço do campo. O analista “consome” esse modelo para calcular o xT de cada passe e começar a explorar o comportamento das equipes.
O que o xT e as métricas de passe revelam sobre um time
Quando você passa a olhar para passes e xT, começa a descobrir coisas que os chutes e gols jamais mostrariam sozinhos:
Quais jogadores realmente progridem o jogo e aumentam o perigo;
Se o time é conservador ou agressivo na circulação;
Como cada equipe constrói pelo centro, pelos corredores ou por inversões de jogo;
Quais zonas do campo são mais exploradas e quais são ignoradas;
Se o time tem um padrão de perder ameaça com passes para trás em excesso.
Em outras palavras: você deixa de analisar só o resultado final da jogada e passa a entender a qualidade do processo.
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