Treffen beide — oder nur einer? Die BTTS-Statistik (Both Teams to Score) beantwortet eine der grundlegendsten Fragen im Fußball: Gelingt es beiden Mannschaften, mindestens ein Tor zu erzielen? Die Antwort hängt nicht nur von der Offensivstärke der Teams ab, sondern vor allem von der Defensivqualität — und damit von einer ganz anderen Analyseebene als die verwandte Over/Under-Metrik.
BTTS unterscheidet sich von Over/Under in einem entscheidenden Punkt: Es geht nicht darum, wie viele Tore insgesamt fallen, sondern ob beide Seiten treffen. Ein 5:0 ist Over 2.5, aber kein BTTS. Ein 1:1 ist Under 2.5, aber BTTS. Diese unterschiedliche Perspektive macht BTTS zu einer eigenständigen Analysekategorie, die andere Einflussfaktoren in den Vordergrund rückt.
Dieser Artikel definiert BTTS, analysiert die Faktoren, die bestimmen, ob beide Teams treffen, und zeigt, wo man die relevanten Daten findet — analytisch, neutral und ohne Wettfokus.
Was bedeutet BTTS?
BTTS — Both Teams to Score — ist eine binäre Kategorie: Entweder erzielen beide Mannschaften in einem Spiel mindestens ein Tor (BTTS: Ja) oder mindestens eine Mannschaft bleibt ohne Treffer (BTTS: Nein). Die Mindestbedingung für ein BTTS-Ja ist ein Spielstand von 1:1 oder jede Kombination, bei der beide Teams mindestens einmal getroffen haben. Ein 3:0 oder ein 0:0 zählen als BTTS-Nein.
In den europäischen Topligen tritt BTTS in etwa 50 bis 60 Prozent aller Spiele ein — je nach Liga und Saison. Die Bundesliga liegt mit einer BTTS-Quote von typischerweise 55 bis 60 Prozent am oberen Ende, was mit der insgesamt höheren Tordichte der Liga korrespondiert. In defensiveren Ligen wie der Serie A fällt die BTTS-Quote niedriger aus, weil Zu-Null-Spiele häufiger sind.
Für die Analyse ist BTTS besonders aussagekräftig, weil die Metrik die Defensivqualität beider Teams direkt einbezieht. Während Over/Under vor allem von der Gesamtanzahl der Torchancen abhängt, setzt BTTS voraus, dass beide Defensivreihen mindestens einmal überwunden werden. Ein Team, das regelmäßig zu Null spielt — also dem Gegner kein Tor erlaubt —, drückt die BTTS-Wahrscheinlichkeit jeder Paarung, in der es spielt, signifikant nach unten.
Die Berechnung der historischen BTTS-Quote eines Teams ist einfach: Anzahl der Spiele, in denen beide Teams trafen, geteilt durch die Gesamtzahl der Spiele. Für eine sinnvolle Analyse sollte dieser Wert getrennt nach Heim- und Auswärtsspielen berechnet werden, da der Spielort die Wahrscheinlichkeit beeinflusst. Ein Team kann zu Hause eine BTTS-Quote von 65 Prozent aufweisen und auswärts nur 45 — ein Unterschied, der in der aggregierten Gesamtquote verloren geht.
Welche Faktoren beeinflussen BTTS?
Der dominierende Einflussfaktor auf BTTS ist die Defensivstärke — oder genauer: die Defensivschwäche. Ein Team, das pro Spiel im Schnitt mehr als 1,5 Gegentore zulässt, wird in den meisten seiner Spiele dem Gegner mindestens ein Tor erlauben. Umgekehrt drückt ein Team mit weniger als 0,8 Gegentreffern pro Spiel die BTTS-Quote seiner Paarungen zuverlässig nach unten. Für die BTTS-Analyse ist deshalb die Kennzahl „Gegentore pro Spiel“ wichtiger als „erzielte Tore pro Spiel“.
Die Pressingintensität, gemessen durch den PPDA-Wert (Passes Per Defensive Action), beeinflusst BTTS indirekt, aber messbar. Laut der Opta-Definition berechnet sich PPDA aus den gegnerischen Pässen außerhalb des eigenen Defensivdrittels geteilt durch die Defensivaktionen der pressenden Mannschaft — wobei Defensivaktionen Fouls, Tacklings, Interceptions, Zweikämpfe und geblockte Pässe umfassen. Teams mit niedrigem PPDA pressen aggressiv und erzwingen Ballverluste in höheren Zonen. Das führt zu mehr Chancen für das pressende Team, öffnet aber gleichzeitig Räume für Konter des Gegners — eine Konstellation, die BTTS begünstigt.
Der Heimvorteil spielt bei BTTS eine differenzierte Rolle. Bei einer durchschnittlichen Stadionauslastung von 95,9 Prozent in der Bundesliga 2024/25 treffen Heimteams häufiger als Gastmannschaften — das erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens das Heimteam trifft. Für BTTS ist aber die Frage entscheidend, ob auch das Auswärtsteam ein Tor erzielt. Statistisch gelingt das in der Bundesliga in etwa 65 bis 70 Prozent der Spiele — ein Wert, der in Stadien mit besonders intensiver Atmosphäre tendenziell niedriger ausfällt, weil der Heimdruck die Gäste hemmt.
Taktische Matchups sind der dritte Faktor. Ein Duell zwischen zwei offensiv ausgerichteten Teams mit Defensivschwächen hat eine deutlich höhere BTTS-Wahrscheinlichkeit als eines zwischen zwei kompakten, tief stehenden Mannschaften. Wenn beide Teams ein hohes xG pro Spiel aufweisen, steigt die Chance, dass beide treffen, überproportional — weil beide Seiten Chancen kreieren und die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eine davon zu einem Tor führt, entsprechend hoch ist.
Ein vierter, oft unterschätzter Faktor ist die Kadersituation. Ausfälle in der Innenverteidigung oder beim Torwart erhöhen die BTTS-Wahrscheinlichkeit stärker als Ausfälle im Angriff. Wenn ein Team seinen Stammtorhüter durch einen unerfahrenen Ersatzmann ersetzen muss, steigt die Chance, dass der Gegner trifft, messbar an. Umgekehrt kann der Ausfall eines Schlüsselstürmers die BTTS-Wahrscheinlichkeit senken, weil die Offensivgefahr des betroffenen Teams sinkt. Für eine präzise BTTS-Analyse vor einem Spiel gehört ein Blick auf die voraussichtliche Aufstellung deshalb zum Pflichtprogramm.
Wo findet man BTTS-Daten?
BTTS-Daten sind auf mehreren frei zugänglichen Plattformen verfügbar. FBref bietet zwar keine explizite BTTS-Spalte, liefert aber alle Rohdaten, aus denen sich BTTS berechnen lässt: Tore und Gegentore pro Spiel, aufgeschlüsselt nach Heim und Auswärts. Wer mit Tabellenkalkulationen arbeitet, kann aus den FBref-Daten in wenigen Schritten eine vollständige BTTS-Analyse erstellen.
SofaScore und Flashscore zeigen BTTS-Quoten in ihren Team-Profilen direkt an — ohne manuelle Berechnung. Die Daten werden automatisch aktualisiert und lassen sich nach Wettbewerb und Zeitraum filtern. Für eine schnelle Einschätzung vor einem Spiel sind diese Plattformen die effizienteste Quelle.
FootyStats und Soccerway bieten spezialisierte BTTS-Übersichten, die Teams nach ihrer BTTS-Quote in Heim- und Auswärtsspielen ranken. Diese Seiten richten sich stärker an analytisch orientierte Nutzer und erlauben Vergleiche über Ligen und Saisons hinweg. Die Daten reichen mehrere Jahre zurück und ermöglichen Trendanalysen — etwa die Frage, ob ein Team im Saisonverlauf defensiv stabiler wird oder nachlässt.
Für fortgeschrittene Analysen empfiehlt sich die Kombination aus BTTS-Quoten und xG-Daten von Understat. Wenn ein Team einen hohen xG-against-Wert hat (also viele qualitativ hochwertige Gegenchancen zulässt), ist die BTTS-Wahrscheinlichkeit strukturell erhöht — unabhängig davon, ob die Gegner diese Chancen in der Vergangenheit genutzt haben. xG-Daten prognostizieren die Zukunft besser als historische Torstatistiken, weil sie die Chancenqualität messen, nicht das Ergebnis.
Fazit
BTTS ist eine eigenständige Analysekategorie, die andere Fragen stellt als Over/Under. Während Over/Under nach der Gesamtzahl der Tore fragt, richtet BTTS den Blick auf die Defensivqualität beider Teams: Gelingt es einer Mannschaft, den Gegner am Torschuss zu hindern, oder sind beide Defensive durchlässig?
Die Einflussfaktoren — Defensivstärke, Pressingverhalten, Heimvorteil, taktisches Matchup — lassen sich mit frei verfügbaren Daten analysieren. Treffen beide — oder nur einer? Die Antwort liegt in den Zahlen, und wer die richtigen Zahlen kennt, liest jedes Spiel mit einem geschärfteren Blick.
Quellen
- Opta Football Stats Definitions — PPDA und Defensivmetriken. theanalyst.com
- DFL (2025): Zuschauerbericht — Stadionauslastung 2024/25. report.dfl.de