Если отбросить красивые слова, «линейка игроков по полезности на поле» — это просто честный рейтинг, кто сколько реально приносит команде, а не только забивает или делает «вирусные» финты. Ниже разберёмся, как такую линейку собрать у себя в клубе или академии, какие цифры имеет смысл смотреть и что показывает статистика за последние три года, то есть с сезонов 2021/22 по 2023/24.
—
Какие данные и инструменты вообще нужны
Чтобы строить внятную линейку полезности, мало смотреть трансляции и «чувствовать игру». Нужны трекинг‑данные (координаты игроков и мяча), событийная статистика (передачи, удары, отбои, перехваты и т.д.) и софт, который это всё пережёвывает. За последние три сезона крупные провайдеры вроде Opta, StatsBomb, Wyscout и InStat заметно расширили объём метрик: в топ‑5 лигах Европы среднее количество фиксируемых событий на матч выросло примерно на четверть по сравнению с сезоном 2019/20, а детализация по типам передач, давлению и приёму мяча стала гораздо тоньше. Это напрямую помогает точнее оценивать вклад даже «тихих» игроков, которые не лезут в гол+пас, но стабильно продвигают мяч и латают дыры в обороне. В этом контексте футбольная аналитика игроки полезность на поле купить софт — уже не про «игрушку для больших клубов», а про базовый рабочий инструмент: без него вы просто не видите половину происходящего.
—
Метрики, которые реально двигают оценку полезности
Если упростить, любая линейка полезности держится на трёх блоках: влияние на результаты (xG, xA, участие в голевых атаках), влияние на владение (продвижение, сохранение мяча) и влияние на оборону (прессинг, перехваты, позиция). Начиная с сезона 2021/22 по 2023/24 в отчётах по топ‑5 лиг чётко видно: растёт роль действий до удара — прогрессивные передачи, входы с мячом в последнюю треть и передачи в штрафную. По публикациям StatsBomb, за эти три года доля атак, завершившихся ударом после трёх и более прогрессивных действий подряд, стабильно росла; команды всё меньше полагаются на «случайные» закидывания и всё больше — на структурированный розыгрыш. Это означает, что линейка игроков по полезности должна особо «подсвечивать» футболистов, которые двигают мяч вперёд, даже если они редко оказываются в протоколе: внутренних полузащитников, фулбеков‑организаторов, опорников, собирающих второй мяч и сразу обостряющих игру.
—
Необходимые инструменты: от Excel до специализированных платформ
Минимальный набор — это хоть какая‑то база событий и возможность считать продвинутые метрики: xG, xA, прогрессивные передачи, PPDA, давящее действия и т.д. На самом простом уровне можно выгружать статистику с открытых или коммерческих источников и анализировать её в Python, R или даже Excel, но на дистанции это упирается в время и компетенции. Отсюда интерес к готовым решениям, где система аналитики эффективности футболистов на поле цена привязана не только к функционалу, но и к тому, сколько ручной работы она экономит тренерскому штабу. Для академий важно, чтобы в одном окне были и матчи U‑команд, и основной состав, и сравнение игроков по возрасту и позиции; для профессиональных клубов — глубокая фильтрация по лигам, соперникам и игровым моделям.
— Готовые платформы (InStat, Wyscout, Hudl, SciSports, SkillCorner) — быстрый старт, широкий охват лиг, встроенные отчёты.
— Собственная BI‑система на базе данных от Opta или аналогов — дороже по старту, но гибче под вашу модель игры и ваши KPI.
— Гибрид: готовая платформа спортивной аналитики для анализа полезности футболистов плюс свой слой отчётов в Power BI или Tableau.
—
Поэтапный процесс построения «линейки полезности»
Осмысленная линейка начинается не с цифр, а с ответа на простой вопрос: «Во что мы играем и что считаем качеством исполнения?» Если ваша команда прессингует высоко, полезность форварда без мяча и его давление на центрбека могут быть важнее, чем сырые голы; если вы «сидите низко», полезность крайних защитников в выборе момента выхода из линии окажется критичнее их навесов. Поэтому первый шаг — описать модель игры и перевести её в набор наблюдаемых показателей. Для каждой позиции составляется список целевых действий: у опорника это может быть доля удачных прогрессивных пасов, количество обостряющих вертикальных передач и успешных отборов в центральной трети, у вингера — входы в штрафную с мячом, удары из выгодных зон, прессинг сбоку.
Дальше включается сама программа для оценки полезности игроков по позициям на поле. На практике процесс можно разложить на несколько итераций:
— Сформировать список KPI по позициям на основе игрового стиля (атакующий, прессингующий, оборонительный).
— Нормировать все метрики «на 90 минут» и с учётом силы соперников (иначе игроки топ‑клуба автоматически выглядят лучше).
— Ввести веса для показателей: что важнее для позиции именно в вашей системе (например, для опорника потери в опасных зонах могут «штрафоваться» сильнее, чем ошибки в финальной трети).
— Объединить нормированные метрики в единый индекс полезности и ранжировать игроков в каждой линии и по всей команде.
За последние три сезона многие клубы ушли от «голого» xG + xA к составным индексам, где учитывается вклад без мяча. По публичным кейсам (например, презентации клубных аналитиков на конференциях Friends of Tracking и аналогичных) видно, что во внутренних отчётах топ‑клубов доля метрик, связанных с прессингом, позиционированием и «выключением» опций соперника, занимает не меньше трети общей оценки для игроков средней линии и нападения.
—
Как использовать статистику 2021–2024, чтобы не отстать
За три последних сезона можно выделить несколько устойчивых трендов, на которые стоит ориентироваться при построении своей линейки. Во‑первых, суммарное число передач в топ‑лигах продолжает расти, а темп игры увеличивается: по открытым данным и аналитическим обзорам, среднее число пасов под давлением и прогрессивных передач на 90 минут выросло заметно, особенно в командах, играющих через позиционное нападение. Это поднимает ценность игроков, которые под давлением сохраняют мяч и продвигают его вперёд. Во‑вторых, растёт доля голов после высоких отборов и контрпрессинга: в отчётах Opta и других провайдеров за 2022/23 и 2023/24 сезоны подчёркивается, что быстрые атаки после потерь соперника становятся всё более продуктивными, а значит вес метрик прессинга и отборов в финальной и средней трети логично увеличивать в вашей шкале.
Наконец, меняется профиль защитников и опорников. Если раньше их оценивали в основном по «чёрной работе» — отборам, выносам, борьбе в воздухе, — то сейчас всё чаще смотрят на старт атак: входы в среднюю треть пасом или дриблингом, разрезающие передачи между линиями, смену стороны. Аналитические обзоры по Лиге чемпионов 2021/22–2023/24 показывают, что команды, у которых центральные защитники стабильно выполняют больше прогрессивных пасов и пасов в последнюю треть, создают больше моментов даже при схожем владении. Соответственно, линейка полезности, которая не учитывает вклад центрбеков в продвижение мяча, просто устаревает и даёт искажённую картинку по игрокам обороны.
—
Тонкая настройка: веса, роли, контекст
Даже самая продвинутая система рухнет, если веса показателей выставлены «на глазок» и не пересматриваются. Хорошая практика — раз в сезон, а лучше раз в полгода, проверять, наскольких процентов вариации командных результатов (xG‑разница, ожидаемые очки) объясняются вашими индивидуальными индексами. Если линейка полезности не коррелирует с тем, как команда реально прогрессирует по качеству моментов и контролю игры, значит, веса или сами метрики подобраны неверно. Также стоит учитывать разные игровое время и роли: «джокер», выходящий на 20 минут при счёте 0:0, и ключевой игрок, который проводит по 90 минут в матче, находятся в совершенно разных условиях, и их показатели напрямую сравнивать некорректно без дополнительной нормализации по игровым сценариям.
Особое внимание нужно уделить позициям, где статистика по‑прежнему шумная: центральные защитники, опорники, фулбеки в системах с асимметричным построением. Здесь помогает разбиение на игровые фазы: оборона установленного положения, оборона в переходе, владение под прессингом, позиционное нападение, быстрые атаки. Для каждой фазы можно считать отдельный «микро‑индекс» полезности, а затем собирать их в общую линейку. Такой подход используют всё больше клубных аналитических отделов, о чём говорят доклады на конференциях и открытые вакансии с требованиями по работе с event + tracking данными.
—
Практические шаги для клуба или академии
Если вы не топ‑клуб с отделом из десятка аналитиков, это не значит, что линейка полезности вам недоступна. Наоборот, она позволяет компенсировать нехватку бюджета за счёт более точного отбора игроков и честной оценки текущего состава. Вопрос не только в том, какую платформу выбрать, но и как встроить аналитику в повседневную работу тренеров. Неплохой рабочий сценарий для клубов ФНЛ, ПФЛ или сильных академий выглядит так:
— Использовать готовую платформу для сбора и первичного анализа, а ключевые показатели агрегировать в простые, понятные тренерам отчёты.
— Внести метрики полезности в регулярные разборы матчей и индивидуальные планы развития игроков.
— Проводить сезонные «чек‑апы» линейки: кто растёт, кто стагнирует, кто даёт результат только в определённых игровых сценариях.
На этом уровне вам вряд ли нужна полностью кастомная система, но элементарная платформа спортивной аналитики для анализа полезности футболистов заметно поднимет уровень дискуссии в штабе: споры «на вкус» заменятся разговорами в терминах владения, xG, прогрессивных действий, давления и качества решений в ключевых зонах. При ограниченном бюджете важно не гнаться за максимальной функциональностью, а выбрать такой набор инструментов, который отвечает текущим задачам: развитие молодых, подбор под модель игры, подготовка к сопернику.
—
Устранение неполадок: типичные ошибки в построении линейки
Чаще всего линейка полезности «ломается» не из‑за софта, а из‑за методологии. Первая проблема — слепое доверие цифрам без просмотра видео. Любой показатель следует проверять в разборе моментов: одинаковая по виду потеря может быть результатом рискованной, но правильной передачи вперёд или просто небрежности. Вторая — сравнение игроков без оглядки на контекст: темп лиги, стили соперников, тактические установки. Игрок, который провёл сезон в команде‑аутсайдере, почти всегда окажется статистически слабее, даже если его индивидуальная игра была очень достойной, поэтому нормализация по соперникам и игровым сценариям обязательна. Третья — фиксация модели: мир меняется, тренды 2021–2022 годов не полностью описывают реальность 2023–2024, и линейку нужно регулярно пересобирать.
Когда стандартных платформ не хватает или модель игры сильно отличается от «средней по рынку», логичным шагом становится заказать разработку аналитики для оценки вклада игроков в матч именно под свои требования. Проблемы здесь возникают, если заказчик не формулирует чётких вопросов: что именно вы хотите видеть в отчётах, как часто, для каких решений (трансферы, состав, развитие), какие данные уже доступны. Без этого даже дорогой проект превращается в «красивые дашборды», которые никто не использует. Поэтому перед запуском кастомной системы полезно хотя бы полсезона прожить с упрощённой линейкой в Excel или готовой платформе — вы быстрее поймёте, какие метрики реально влияют на ваши решения.
—
Как выбирать и масштабировать решения под свой бюджет
Рынок софта для футбольной аналитики вырос сильно, и сегодня можно легко запутаться в предложениях. При выборе важно смотреть не только на красивый интерфейс и количество метрик, но и на то, насколько решение встраивается в существующие процессы. Если основной пользователь — главный тренер, интерфейс должен быть интуитивным и не перегруженным; если аналитический отдел уже силён в Python и SQL, логичнее брать «сырой» доступ к данным и строить свою BI‑надстройку. Вопрос стоимости тоже нельзя обходить стороной: любая система аналитики эффективности футболистов на поле цена которой сопоставима с зарплатой игрока ротации, должна приносить сопоставимую ценность в виде более точных трансферных решений или улучшения результатов. Иначе это просто дорогая игрушка.
На старте вполне достаточно комбинировать открытые ресурсы, недорогие подписки и собственный код. По мере зрелости процессов можно переходить к более сложным решениям: интеграции трекинг‑данных, автоматическим отчётам к каждому матчу, моделям оценки риска травм и усталости. Важно помнить, что даже самая продвинутая система останется бесполезной, если в клубе нет культуры работы с данными: если тренеры не доверяют цифрам, если игрокам не объясняют, как их оценивают и что от них ждут, если руководство вспоминает про аналитику только в кризис. Линейка полезности — это не единоразовый проект, а живой инструмент, который вместе с командой проходит путь от «грубой» оценки на гол+пас до тонкой модели, учитывающей каждый рывок, перекрытую линию паса и решение под давлением.