축구의 숨은 점수,
xG와 xGA란?

xG의 정의는 한 문장이다. 어떤 슛이, 똑같은 상황에서 평균적으로 몇 번에 한 번 골이 되는가 — 그 확률이 그 슛의 xG다.

골키퍼까지 제치고 빈 골대 2m 앞 슛은 열에 아홉이 골이다. xG 0.90. 반대로 25m 중거리슛은 서른에 한 번. xG 0.03. 같은 “슛 1개”지만 가치가 30배 차이 난다.

한 경기에서 만든 모든 슛의 xG를 더하면 그 경기의 팀 xG다. “오늘 우리 xG 2.4, 상대 0.7”이면 골이 몇이든 좋은 기회는 우리가 압도했다는 뜻이다.

xG는 점쟁이가 아니다. 과거에 벌어진 수십만 개의 슛을 모아 “이런 위치·상황의 슛은 실제로 몇 %가 골이 됐나”를 통계로 학습한 것이다. 새 슛이 나오면 모델이 조건을 보고 확률을 돌려준다.

모델이 보는 것들

• · 골까지 거리 · 슈팅 각도 — 가장 중요한 두 가지.
• · 슈팅 부위 — 발인지 머리인지(헤더는 보통 더 어렵다).
• · 상황 — 일대일 ‘빅찬스’, 역습, 세트피스, 리바운드.
• · 수비 압박 — 앞을 막는 수비수 수, 골키퍼 위치.
• · 어시스트 유형 — 컷백, 크로스, 스루패스 등.

xG가 강력한 이유는 “실제 골”과 비교할 수 있기 때문이다. 그 차이가 결정력과 운의 영역이다.

• · 실제 골 > xG → 기대보다 많이 넣었다. 결정력 or 운.
• · 실제 골 < xG → 좋은 기회를 놓쳤다. 결정력 부진 or 불운.

길게 보면 실제 골은 xG로 수렴한다(평균 회귀). 그래서 “xG보다 훨씬 많이 넣는 중”이면 곧 식을 신호다.

실제 축구에서의 극단값

• · 초저 xG인데 골 — 하프라인 로빙, 30m 스크리머. xG 0.01~0.02.
• · 초고 xG인데 노골 — 빈 골대 앞 알짜 미스. xG 0.9+를 날린 것.
• · 페널티 — 조건 고정이라 늘 ≈0.79. 좋은 기준점.

내가 상대에게 내준 모든 슛의 xG를 더한 값이 내 xGA(기대실점)다. 낮을수록 위험한 기회를 적게 내준 단단한 수비다.

중요한 대칭: 한 경기에서 내 xGA는 곧 상대의 xG다. 모든 슛은 누군가에겐 기회, 상대에겐 실점위기이기 때문. 그래서 서버·리그 전체 평균을 내면 평균 xG = 평균 xGA로 정확히 같아진다(6장 데이터에서 그대로 나타난다).

0:0으로 비겼어도 상대 xG가 2.5였다면, 그 무승부는 골키퍼와 운 덕분이었을 가능성이 크다.

xG는 “슛 직전”의 기회를 잰다. 슛이 떠난 뒤(궤적·선방)를 담으려면 지표가 한 겹 더 필요하다.

PSxG(Post-Shot xG)는 유효슛들의 기대 실점 합에서 실제 실점을 뺀 값 = 골키퍼가 추가로 막아낸 골이다. 플러스면 선방으로 득 본 키퍼, 마이너스면 막았어야 할 걸 놓친 키퍼.

토마스 스튜디오는 이 개념을 감독모드에 그대로 적용한다. 감독모드는 공식경기와 다른 점이 하나 있다 — 경기별 스코어(득점)는 그대로 기록되지만(2:1이면 2골·1골이 데이터에 들어온다), 슛 마무리를 사람이 아니라 AI가 한다는 점이다. 그래서 “몇 골 넣었나”는 그 사람의 결정력이라기보다 팀·전술이 만든 결과에 가깝고, 팀의 강함은 승률로, 경기 내용·수비력은 xG·xGA로 보는 편이 더 정확하다. 우리는 수집 경기에서 슛 장면을 복원해 구단주별 xG(공격력)·xGA(수비력)를 계산한다.

실전 사례: 9/30 밸런스 패치, 수비가 진짜 좋아졌나?

2026-09-30 오전 11시 수비 관련 패치 직후 “피 xGA가 낮아졌다”는 말이 돌았다. 감독모드 580만 경기로 전후를 비교했다.

그럼 수비가 좋아진 걸까? 골키퍼 PSxG(막은 골)를 보면 답이 갈린다 — 패치 전후 거의 그대로였다(−0.011 → −0.021, 계단 없음).

• · 단일 경기 xG는 노이즈가 크다. “xG 2.5인데 0골”은 흔하다. 여러 경기가 쌓여야 또렷해진다.
• · xG가 모든 걸 담지 못한다. 개인 결정력·심리·전술 궁합은 부분적으로만 반영된다.
• · 모델마다 값이 다르다. 같은 출처 안에서의 비교·추세로 읽어야 한다.
• · “xG 높았으니 이겼어야”는 과신이다. xG는 평균적 기대일 뿐, 축구의 운을 없애지 않는다.