Wat zijn expected goals (xG) en wat zeggen ze over het spel van Ajax?

Expected goals, oftewel xG, geven aan hoe groot de kans is dat een doelpoging een doelpunt oplevert. Elke schotpoging krijgt een waarde tussen de 0 en 1. Hoe hoger dat getal, hoe groter de kans dat de bal erin gaat.

Een simpele intikker van dichtbij kan bijvoorbeeld een xG van 0,8 hebben (grote kans), terwijl een schot van afstand misschien maar 0,05 oplevert. Door al die kansen bij elkaar op te tellen, krijg je een inschatting van hoeveel doelpunten een team ‘had mogen’ maken.

Die xG-waarde komt niet zomaar uit de lucht vallen. Er wordt gekeken naar verschillende factoren rondom een schot. De afstand tot het doel is daarbij een belangrijke: hoe verder weg, hoe kleiner de kans op een goal.

Ook de manier waarop geschoten wordt, speelt mee. Een schot met de voet levert gemiddeld meer op dan een kopbal, simpelweg omdat je met je voet meer controle en kracht hebt. Bij een kopbal ben je vaak afhankelijk van een voorzet en lastiger in balans.

Daarnaast worden standaardsituaties meegenomen. Zo heeft een strafschop in de Eredivisie gemiddeld een xG van 0,78 – logisch, want dat is een enorme kans. Vrije trappen zitten rond de 0,08, wat al een stuk lager is, maar nog steeds hoger dan een willekeurig afstandsschot.

Kijk je naar Ajax, dan geeft xG een interessant beeld van hun spel. Over het afgelopen Eredivisie-seizoen kwam Ajax uit op een totale xG van 66,3. Dat is gemiddeld 1,95 per wedstrijd. Uiteindelijk maakten ze 67 doelpunten – vrijwel gelijk aan wat je op basis van xG zou verwachten.

Voor het huidige seizoen werd vooraf een lagere verwachting uitgesproken: ongeveer 1,67 xG per wedstrijd. Omgerekend zou Ajax dan rond de 56 à 57 doelpunten uitkomen. Dat betekent dat het team volgens de modellen iets minder makkelijk tot scoren zou komen.

xG helpt dus om te zien of een ploeg ‘volgens verwachting’ presteert, of juist boven of onder zijn niveau zit. Zulke analyses tref je ook aan bij partijen als Vbet, waar statistieken en wedstrijddata een steeds grotere rol spelen. Dat komt omdat xG puur kijkt naar kansen – niet naar wat er daadwerkelijk gebeurt.

Toch loopt de werkelijkheid niet altijd gelijk met de cijfers. Een spits kan bijvoorbeeld een offday hebben en grote kansen missen, terwijl een andere speler juist alles raakt. Ook keepers kunnen een wedstrijd beslissen met uitzonderlijke reddingen. Zulke factoren zie je niet terug in xG.

Daarnaast spelen vorm en wedstrijdverloop een rol. Een ploeg die niet lekker draait, benut kansen minder goed. En een tegenstander die boven zichzelf uitstijgt, kan juist efficiënter zijn dan normaal.

Hoewel xG een handige graadmeter is, kent het model ook beperkingen. Zo wordt er geen rekening gehouden met de individuele kwaliteit van spelers. Voor het model maakt het niet uit of een topspits of een verdediger afrondt, terwijl dat in de praktijk natuurlijk wel verschil maakt.

Ook het wedstrijdverloop wordt niet meegenomen. Een team dat op voorsprong staat, speelt vaak anders dan een ploeg die moet jagen op een goal. Dat beïnvloedt het soort kansen dat ontstaat, maar niet hoe xG die kansen beoordeelt.

Daarnaast zijn er factoren die lastig in cijfers te vatten zijn. Denk aan vermoeidheid van een overvolle voetbalkalender, druk van het publiek of mentale vorm. Dat soort elementen kunnen een grote rol spelen, maar zie je niet terug in de statistiek.

Kort gezegd: xG is een sterke tool om wedstrijden beter te begrijpen, maar het blijft een hulpmiddel – geen waarheid op zich. Juist door het te combineren met wat je op het veld ziet, krijg je het complete verhaal.