Игроки меряются данными: как система алгоритмов помогает оценивать футболистов

Современные аналитические сервисы позволяют подбирать идеальных игроков для клубов и наоборот
Michael Regan / UEFA via Getty Images

Весной 2021 г. лидер «Манчестер Сити» и сборной Бельгии Кевин Де Брюйне продлил контракт с английским клубом на четыре года. Тот случай, когда важен не итог, а обстоятельства: игрок провел переговоры и добился улучшенных условий без агента, как это традиционно делают футболисты, а с помощью аналитической компании.

По прежнему контракту, который действовал до лета 2023 г., Де Брюйне получал 280 000 фунтов стерлингов в неделю. Обсуждая условия нового соглашения, Де Брюйне настаивал, что достоин большего, несмотря на зрелый для футболиста возраст (на момент сделки ему было 29 лет), и в итоге добился повышения на 30%. С зарплатой 385 000 фунтов в неделю (чуть больше 20 млн фунтов в год) Де Брюйне стал самым высокооплачиваемым игроком Английской премьер-лиги. 

Вместо агентов бельгиец привлек себе в помощь компанию Analytics FC. Один из ее продуктов – система TransferLab, которая на основе продвинутой статистики оценивает вклад игрока в результат конкретной команды, а также сравнивает футболистов со схожими данными (возраст, позиция на поле, роль в команде и т. д.) из разных клубов.

Цифры убедили спортивного директора «Сити» Чики Бегиристайна в том, что Де Брюйне недооценивают. Столь основательный подход добавил футболисту авторитета в глазах руководителей клуба, и они согласились улучшить контракт.

Запрос от Де Брюйне компания Analytics FC посчитала новым применением своих возможностей, потому что традиционно работает в ином формате: продает доступ к платформе, а представители клубов сами оценивают футболистов – и своих, и потенциальных новичков.

Где футболисту место

История Де Брюйне не первый случай, когда футболист использует продвинутую аналитику автоматизированной системы для развития карьеры. В 2016 г. нападающий сборной Нидерландов Мемфис Депай уходил из «Манчестер Юнайтед» и хотел найти максимально соответствующий стилю и потребностям новый клуб.

Ему помогла голландская компания SciSports. С помощью алгоритма круг поиска для Депая сузили до пяти европейских клубов, соответствующих его запросу, – в итоге игрок перешел во французский «Лион», дошел с ним до полуфинала Лиги чемпионов – 2020, а этим летом сразу после чемпионата Европы присоединился к «Барселоне».

«Мы построили систему, которая автоматически оценивает уровень и потенциал любого футболиста, если о нем собрано достаточно данных, – объясняет «Ведомости. Спорту» сооснователь и управляющий проекта Гилс Брауэр. – На Евро-2012 мы с партнером Анатолием Бабичем были еще студентами и увидели, что на рынке не хватает такого инструмента, который помог бы быстро понять, насколько игрок подходит конкретной команде. Нам было непросто проникнуть в футбольную индустрию, потому что мы вообще никого не знали, но в итоге, начав с небольших голландских клубов, мы смогли развить проект до серьезного уровня».

Брауэр приводит в пример одну из первых сделок, сложившихся с помощью алгоритма SciSports: в 2014 г. они предложили скромному голландскому «Хераклесу» игрока под заданные характеристики – высокий центральный нападающий с хорошей реализацией моментов, которого можно подписать бесплатно. Компания предложила обратить внимание на Ваута Вегхорста из клуба второй лиги «Эммен», где он играл мало и был не нужен. В итоге форвард быстро стал основным в «Хераклесе», забил на элитном уровне 24 гола за два сезона и был продан за 1,5 млн евро в «АЗ Алкмаар» (а оттуда – за 10,5 млн евро в немецкий «Вольфсбург», где за три полных сезона у него уже 63 гола).

По словам руководителя проекта, их услуги в том числе помогают экономить деньги клубов и время скаутов, просматривающих потенциальных новичков вживую. Они помогают сузить область поиска, отказаться от лишних поездок, что особенно важно при существующих во время пандемии ограничениях на перемещения, и отрабатывать только подходящих по игровым характеристикам кандидатов.

В случае с Депаем механизм сработал ровно так, как и задумывалось, – только в обратную сторону: интерес исходил от игрока, искавшего клуб, где он мог бы проявить лучшие качества. Например, Депай хотел меньшего вовлечения в оборонительную работу ради большей свободы в атаке. «Лион» подошел и по этим характеристикам, и по уровню амбиций, и по финансовым возможностям.

Дальнейшее развитие событий – 131 результативное действие в 178 матчах за «Лион», рост трансферной стоимости до 45 млн евро, переход в «Барселону» – доказало, что Депаю задали верное направление для развития карьеры.

Алгоритм оценки вклада

Компанию Analytics FC, которая помогла с контрактом Кевину Де Брюйне, выстроил Джереми Стил – в прошлом скаут «Вест Хэма», тренер второй команды «Брентфорда», а также сотрудник «Челси». Проект вырос из подкаста, где увлеченные футбольной аналитикой друзья обсуждали тонкости игры, затем они предложили свои консультационные услуги «Дерби Каунти» и «Вест Хэму» – в том числе помогали искать подходящих футболистов.

В интервью «Ведомости. Спорту» Стил вспоминает, что они столкнулись с очевидным барьером: футбольные клубы настолько скрытны, что даже при официальном сотрудничестве трудно получить всю интересующую информацию – например, о действующих игроках, с которыми нужно сравнивать потенциальных новичков. В тот момент Стил с коллегами и пришел к решению создать собственную технологическую платформу.

«На основе собственного понимания футбола мы создали алгоритм, который оценивает каждое событие на поле с точки зрения вероятности гола, – объясняет Стил. – Это помогает оценить и обосновать вклад конкретного игрока в общий результат. На основе этих данных и их сопоставления с конкурентами можно строить и долгосрочную стратегию развития клуба, и трансферную политику на конкретный период дозаявок».

Компания приводит простой пример. Если за помощью обращается клуб, который в предыдущем сезоне занял десятое место, а в новом хочет бороться за топ-5, за ориентир берут самое очевидное и понятное – разницу мячей с командой из пятерки лидеров прошлого сезона. Таким образом определяют, насколько больше нужно забивать.

Эта величина, по мнению авторов проекта, позволяет понять, на каких позициях нужны более полезные игроки, а также помогает оценить эффективность имеющихся футболистов.

Руководитель Analytics FC признается, что благодаря шуму вокруг истории с Де Брюйне на рынке значительно возрос интерес и к компании, и к услуге в целом.

«Когда мы работали с Кевином, он сам задавал нам вопросы напрямую, – вспоминает Стил. – Он вполне четко знал, какие данные ему нужны. Это новый формат для нас и, думаю, для рынка тоже. Но после того, как стало известно, что Де Брюйне добился своей цели, с нами связались несколько игроков – недавно мы закончили подобный отчет для еще одного футболиста премьер-лиги. Разница лишь в том, что на этот раз с нами на связь вышел агент. Судя по всему, футболисты готовы активнее брать под контроль свое будущее».

«Динамо» вслед за АПЛ

Новые возможности продвинутой аналитики заинтересовали и более скромные клубы, которые раньше считали траты на подобные проекты излишними. Публичная история, где на конкретном примере стал понятен функционал, мотивировала многих выйти на связь и обозначить свои запросы – речь о командах уровня второй аргентинской и бразильской лиг.

Еще до истории с контрактом Де Брюйне пять клубов АПЛ пользовались услугами Analytics FC: среди них «Бернли», «Лидс», «Вест Хэм» и «Вест Бромвич», а также еще один, который компания по условиям договора раскрывать не может.

В августе 2021 г. компания объявила о выходе на российский рынок – заключила контракт с московским «Динамо», которое после пяти туров лидирует в Российской премьер-лиге. Шеф-скаут команды Нариман Акавов при подписании отметил, что сотрудничество позволит клубу улучшить модель поиска новых футболистов и эффективнее работать на большем количестве рынков.

Исполнительный директор Analytics FC Павел Гогнидзе в разговоре с «Ведомости. Спортом» подчеркнул, что «Динамо» стало первым партнером сервиса в России во многом благодаря недавнему обновлению управленческой команды.

«Клубом теперь руководят люди с опытом в банковской сфере, они привыкли мыслить категориями коренных и структурных изменений, внедрением решений, которые дадут организации конкурентные преимущества перед другими, – объясняет Гогнидзе. – Отсюда их стремление нанимать лучших исполнителей на ключевые посты: так появились спортивный директор Желько Бувач, шеф-скаут Нариман Акавов, главный тренер Сандро Шварц. Уверен, такой подход в течение сезона-двух даст заметный результат.

Другие материалы в сюжете