É simplesmente uma abreviação das palavras golos esperados. Expressa a probabilidade numérica de um determinado remate acabar dentro da baliza. O que importa aqui é o local do campo de onde a bola foi rematada (um remate dentro da grande área tem sempre um xG maior do que, por exemplo, um remate a 20 metros da baliza). O modelo xG processa milhares de remates semelhantes e atribui a eles um valor entre zero (sem golo) e um (golo). Por exemplo, um remate que recebe um valor de 0,1 xG terá a probabilidade de entrar na baliza apenas uma vez em cada 10 tentativas. Esses valores individuais de cada remate são somados para formar o xG da equipa.
A popularidade deste indicador está a crescer principalmente devido ao facto dos fãs estarem interessados numa compreensão muito mais profunda do jogo – eles querem saber o máximo possível. O valor xG irá dizer-lhes mais sobre o desempenho das equipas, a força do ataque, defesa e até de jogadores individuais. "Funciona muito bem, especialmente quando estamos a tentar prever eventos futuros. Essa é sua maior força", disse Jakub Dobiáš, fundador da empresa checa 11Hacks, especializada em análise de dados de futebol.
Como em qualquer análise, é necessário ter o máximo de informação possível, neste caso o máximo de jogos possíveis (minutos jogados), a partir dos quais o xG é determinado. Em outras palavras, se os dados fossem de apenas uma partida, a sorte ou o azar desempenhariam um papel importante. "Dentro de uma única partida, o desvio padrão é tão grande que os valores de golos esperados e golos reais podem ser significativamente diferentes. Portanto, quando uma equipa marca 3 xG numa partida, significa que há uma grande probabilidade de que ela marque entre 1,47 e 4,53 golos, por mais contra-intuitivo que pareça", observou Dobiáš.
A análise faz parte do futebol há décadas, embora só recentemente se tenha tornado um campo completo com o advento dos computadores. O próprio xG começou a desenvolver-se no início do milénio até o que é hoje, onde existem muitos modelos que o contam. Estes diferem de acordo com a quantidade de informações de entrada e critérios.
Também depende do número de variáveis. Por exemplo, alguns modelos calculam apenas com base na jogada anterior, portanto, não contêm informações suficientes. Outros trabalham com um número muito maior de informações e variáveis, então já terão um número muito mais preciso. "Agora estamos a desenvolver um modelo único, porque também lhe adicionaremos a influência do tempo. Ou seja, quanto tempo o jogador gastou para finalizar uma determinada situação. Isso dará outra indicação da probabilidade de um golo ser marcado", explicou Dobiáš.
Como acontece com qualquer outra métrica do futebol, os golos esperados nem sempre refletem totalmente a realidade. O xG, por exemplo, é frequentemente criticado por levar em consideração o remate médio, portanto, as especiais habilidades individuais de finalização, ou a qualidade acima da média do guarda-redes, não são consideradas.
O xG não é apenas mais uma informação, também pode ser usado, por exemplo, em apostas desportivas. Com sua ajuda, podem ser detetadas grandes diferenças, o que pode ser útil para prever o que vai acontecer mais à frente. Uma equipa que apresenta um desempenho melhor ou pior em curto prazo do que o número de golos esperados, provavelmente convergirá para a média rapidamente.