Napoli vs AC Milan - Predictions, Stats & Odds
Serie A Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 31
Tore
Spielbericht
Napoli sicherte sich am Montag, den 6. April 2026, einen knappen 1:0-Sieg gegen AC Mailand in ihrem Serie-A-Duell. Das Spiel war hart umkämpft, beide Teams zeigten Widerstandsfähigkeit, aber es war Matteo Politano, der mit seinem entscheidenden Tor in der 79. Minute den Unterschied machte. Dieses Ergebnis war etwas unerwartet, da AC Mailand mit einer starken Form in das Spiel ging und in den letzten fünf Spielen ungeschlagen war. Das Spiel war von Anfang an ein taktisches Duell, wobei Napolis Mittelfeldtrio Kevin De Bruyne (GAP +3,3%), Stanislav Lobotka (GAP +3,2%) und Andre-Frank Zambo Anguissa (GAP +3,8%) das Tempo kontrollierte. AC Mailand hingegen verließ sich stark auf die Erfahrung von Luka Modric (GAP +4,1%) und die defensive Stabilität von Fikayo Tomori (GAP +4,0%), um Napoli lange Zeit in Schach zu halten. Der Trainer von Napoli nahm strategische Auswechslungen vor, die sich auszahlten, wobei Matteo Politano von der Bank kam, um den Siegtreffer zu erzielen. AC Mailand nahm ebenfalls mehrere Änderungen vor und brachte Santiago Giménez, Ruben Loftus-Cheek, Christian Pulisic, Rafael Leão und Zachary Athekame ins Spiel, konnte jedoch die Abwehr von Napoli nicht durchbrechen. Die Game Advantage Percentage (GAP)-Statistiken hoben die Wirkung von Scott McTominay (GAP +5,4%) hervor, der entscheidend dazu beitrug, das Spiel von Mailand zu stören und eine Plattform für die Angriffe von Napoli zu bieten. Trotz der Niederlage lieferte AC Mailands Torhüter Mike Maignan (GAP +4,0%) eine lobenswerte Leistung ab und hielt sein Team mit mehreren entscheidenden Paraden im Spiel. Dieser Sieg stärkt Napolis Position in der Serie-A-Tabelle und gibt ihnen den dringend benötigten Schwung, um in der Rangliste weiter nach oben zu klettern. Für AC Mailand ist die Niederlage ein Rückschlag, aber sie bleiben in einer starken Position, um um die europäischen Qualifikationsplätze zu kämpfen. Die Reaktionen nach dem Spiel konzentrierten sich auf die taktische Disziplin von Napoli und die Wirkung ihrer Einwechselspieler, wobei die Fans die Widerstandsfähigkeit des Teams und die Fähigkeit lobten, einen wichtigen Sieg gegen einen starken Gegner zu erringen.
Aufstellungen
Napoli
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU |
Auswechselspieler
| 70' | Alisson de Almeida Santosfür Giovane |
| 74' | Matteo Politanofür Leonardo Spinazzola |
| 85' | Sam Beukemafür Juan Jesus |
| 85' | Eljif Elmasfür Kevin De Bruyne |
AC Milan
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 62' | Zachary Athekamefür Alexis Saelemaekers |
| 63' | Santiago Giménezfür Niclas Fullkrug |
| 74' | Christian Pulisicfür Christopher Nkunku |
| 82' | Ruben Loftus-Cheekfür Fikayo Tomori |
| 82' | Rafael Leãofür Youssouf Fofana |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Napoli | 31 | 20 | 5 | 6 | 47 | 30 | +17 | 65 | S S S S S |
| 3 | AC Milan | 31 | 18 | 9 | 4 | 47 | 24 | +23 | 63 | S S N S N |
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Spieltag 31
Erklärung
Was sind Plus Minus Tore (G±)?
Plus Minus Tore ist die durchschnittliche Tordifferenz pro Spiel, während der Spieler auf dem Platz stand. Ein Wert über 0 bedeutet, dass das Team eher gewinnt, wenn der Spieler auf dem Platz ist, ein Wert unter 0 bedeutet, dass sein Team mehr Tore kassiert als es selbst erzielt. Es ist eine großartige Metrik, um Spieler innerhalb eines Teams und ihren Einfluss auf die Teamleistung zu vergleichen.
Was ist Game Advantage Percentage (GAP)?
GAP zeigt die Leistungsdiskrepanz zwischen einem Spieler zum Durschnittsspieler der Liga. Wie sehr beeinflusst ein Spieler die Leistung seines Teams? Positiv wie negativ. GAP berücksichtigt G± Daten vom Spieler selbst, von Mitspielern und gegnerischen Spielern aus den letzten 50 Spielen, an denen ein Spieler teilgenommen hat. Die Kennzahl ist perfekt, um den Einfluss von Spielern innerhalb einer Liga zu vergleichen.