1. FC Köln vs FC Bayern München - Predictions, Stats & Odds
Bundesliga Statistiken, KI-Vorhersagen, (erwartete) Aufstellungen und weitere Daten für Spieltag 17
Tore
Spielbericht
Der FC Bayern München sicherte sich am Mittwoch, den 14. Januar 2026, einen 3:1-Sieg gegen den 1. FC Köln in ihrem Bundesliga-Duell. Das Ergebnis war angesichts der überlegenen Form und Kaderstärke der Bayern erwartet, jedoch nicht ohne Herausforderungen, da Köln zunächst in Führung ging. Das Spiel begann mit einer entschlossenen und kämpferischen Leistung der Kölner, die in der 41. Minute belohnt wurde, als Linton Maina (GAP -2,1%) das Tor traf und die Heimmannschaft überraschend in Führung brachte. Bayern reagierte jedoch schnell, und Serge Gnabry (GAP +3,8%) glich kurz vor dem Halbzeitpfiff in der 45. Minute aus, sodass die Teams mit einem Unentschieden in die Pause gingen. In der zweiten Halbzeit zeigte sich die Qualität der Bayern. Min-jae Kim (GAP +5,0%) brachte die Gäste in der 71. Minute in Führung, indem er eine Standardsituation nutzte. Die Einwechslung von Lennart Karl, der als Ersatzspieler ins Spiel kam, erwies sich als entscheidend, da er in der 84. Minute den Siegtreffer erzielte und die Tiefe und taktische Flexibilität der Bayern unter Beweis stellte. Die Aufstellung der Bayern wies mehrere Änderungen auf, wobei Lennart Karl, Dayot Upamecano, Tom Bischof und Raphael Guerreiro von der Bank kamen. Diese Einwechslungen unterstrichen die strategischen Anpassungen des Auswärtsteams, die sich letztendlich auszahlten. Auch Köln nahm Veränderungen vor und brachte Marius Bülter, Ísak Bergmann Jóhannesson und Luca Waldschmidt, konnte jedoch den Spielverlauf nicht ändern. Aus taktischer Sicht war die Fähigkeit der Bayern, das Spiel durch Schlüsselspieler wie Harry Kane (GAP +11,3%) und Manuel Neuer (GAP +8,1%) zu kontrollieren, offensichtlich. Kanes Einfluss im Angriffsdrittel und Neuers Führung in der Defensive waren entscheidend für die Dominanz der Bayern. Dieser Sieg festigt die Position der Bayern an der Spitze der Bundesliga-Tabelle, erweitert ihren Vorsprung und hält ihren Schwung im Titelrennen aufrecht. Für Köln bedeutet die Niederlage, dass sie sich neu formieren und sich auf kommende Spiele konzentrieren müssen, um in der Tabelle aufzusteigen. Insgesamt unterstrich die Leistung der Bayern ihren Status als Titelanwärter, während Köln darauf hoffen wird, auf den positiven Momenten dieses Spiels aufzubauen, um ihre Tabellenposition zu verbessern.
Aufstellungen
1. FC Köln
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| UNK |
Auswechselspieler
| 78' | Marius Bülterfür Ragnar Ache |
| 78' | Ísak Bergmann Jóhannessonfür Kristoffer Lund Hansen |
| 79' | Luca Waldschmidtfür Said El Mala |
FC Bayern München
| Pos | Spieler |
|---|---|
| TW | |
| ABW | |
| ABW | |
| ABW | |
| MIT | |
| MIT | |
| MIT | |
| STU | |
| STU | |
| STU | |
| STU |
Auswechselspieler
| 67' | Lennart Karlfür Serge Gnabry |
| 67' | Dayot Upamecanofür Jonathan Tah |
| 82' | Tom Bischoffür Michael Olise |
| 88' | Raphael Guerreirofür Hiroki Ito |
Tabelle nach dem Spiel
| # | Team | Sp | S | U | N | T | GT | TD | Pkt | Form |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | FC Bayern München | 18 | 16 | 2 | 0 | 71 | 14 | +57 | 50 | U S S S S |
| 10 | 1. FC Köln | 18 | 5 | 5 | 8 | 27 | 30 | -3 | 20 | N N U N S |
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Spieltag 17
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.