Morganavs Kog'Maw
Morgana vs Kog'Maw est un matchup a decisive dans LoL patch 26.11. Morgana gagne avec un 60.0% de winrate (+20.0%) contre Kog'Maw basé sur 5 parties. Morgana holds the advantage in both the early and late game. Ci-dessous vous trouverez le meilleur build, runes, stats de lane et stratégies Morgana pour le matchup Morgana vs Kog'Maw.
Analyse du matchup de Morgana
Utilisez le menu déroulant pour sélectionner un adversaire et voir une analyse détaillée des performances de Morgana contre lui. Vous obtiendrez les taux de victoire en face-à-face, les statistiques de laning, le meilleur build et les meilleures runes pour ce matchup, ainsi qu'une analyse du début et de la fin de partie — le tout basé sur des données classées réelles.
Qui gagne le matchup Morgana vs Kog'Maw ?
Résumé de l'affrontement Morgana vs Kog'Maw
L'affrontement Morgana vs Kog'Maw est un affrontement décisif dans le jeu classé de League of Legends. Sur la base de 5 parties récentes analysées, Morgana gagne avec un taux de victoire de 60.0% contre 40.0% pour Kog'Maw, donnant à Morgana un avantage de 20.0 points de pourcentage. Morgana domine à chaque étape — du début de lane aux combats d'équipe tardifs. Cet avantage constant rend difficile pour les joueurs de Kog'Maw de trouver des fenêtres favorables, donc les stratégies dépendantes de l'équipe et éviter les confrontations en solo sont essentielles. L'écart statistique le plus significatif est dans contrôle de foule, où Morgana mène de 1.8s CC/min — une différence qui influence fortement le résultat des échanges et des escarmouches. Les joueurs de Morgana peuvent choisir avec confiance contre Kog'Maw et jouer agressivement dès le niveau 1. Cherchez à établir la domination de lane tôt grâce à des échanges favorables et à éloigner Kog'Maw des CS autant que possible. Comprendre ces dynamiques d'affrontement est essentiel pour les décisions de sélection de champion et la stratégie en jeu face à cet adversaire de lane.
Analyse de la phase de lane Morgana vs Kog'Maw
Kog'Maw est favorisé pendant la phase de lane contre Morgana, gagnant 3 des 5 catégories statistiques clés. Kog'Maw a des avantages en farm, dégâts et revenus d'or, le rendant le meilleur laneur dans cet affrontement.
Early Game vs Late Game
Morgana50.0%
Kog'Maw50.0%Morgana100.0%Kog'Maw0.0%Le début de partie (15 premières minutes) est un pile ou face entre Morgana et Kog'Maw, avec Morgana tenant un avantage infime de 50.0% de taux de victoire (+0.0%). La compétence individuelle et la proximité du jungler compteront plus que l'avantage de champion en phase de lane précoce.
Morgana est de loin supérieur en fin de partie (25+ minutes), affichant un taux de victoire de 100.0% — 100.0 points au-dessus de Kog'Maw. Les parties prolongées favorisent fortement Morgana, dont le kit et le scaling en font une force dominante dans les combats d'équipe et le contrôle des objectifs.
Morgana tient l'avantage à chaque étape de la partie, faisant de ceci un affrontement constamment favorable de la lane aux combats d'équipe tardifs. Les joueurs de Kog'Maw doivent chercher des outplays, des stratégies dépendantes de l'équipe et des picks plutôt que de compter sur le scaling pour gagner cet affrontement.
Best Morgana Runes Against Kog'Maw
Sorcellerie
Précision
Jouer Sorcellerie principal avec Précision secondaire permet à Morgana de presser son avantage contre Kog'Maw, amplifiant les forces qui rendent cet affrontement favorable.
Données de matchup de Morgana pour le patch 26.11 de League of Legends. Le tableau ci-dessous montre le taux de victoire, la différence d\'or et les statistiques de performance de Morgana contre chaque champion dans la méta actuelle. Cliquez sur le nom de n\'importe quel champion pour voir une analyse détaillée face à face incluant le meilleur build de Morgana, les runes, les statistiques de lane et l\'analyse début vs fin de partie pour ce matchup spécifique.
Adversaire | Taux de victoire | Parties | CS/min | Dégâts/min | Or/partie | TV Debut | TV Fin |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 47.93% | 484 | 1.9 | 551 | 9,668 | 40.5% | 52.7% | |
| 51.31% | 421 | 1.7 | 582 | 9,370 | 50.8% | 51.7% | |
| 50.44% | 343 | 1.6 | 624 | 9,830 | 52.1% | 49.3% | |
| 49.07% | 322 | 1.6 | 603 | 9,898 | 49.2% | 49.0% | |
| 47.35% | 321 | 1.6 | 604 | 9,318 | 46.8% | 47.8% | |
| 48.78% | 246 | 1.7 | 619 | 10,088 | 50.0% | 48.0% | |
| 56.16% | 203 | 1.6 | 582 | 9,044 | 55.6% | 56.7% | |
| 56.02% | 191 | 1.9 | 665 | 10,324 | 50.8% | 58.9% | |
| 48.59% | 177 | 1.6 | 597 | 9,221 | 52.6% | 45.5% | |
| 48.81% | 168 | 1.7 | 592 | 9,916 | 42.5% | 53.7% | |
| 51.66% | 151 | 2.0 | 668 | 9,764 | 49.2% | 53.3% | |
| 44.14% | 145 | 1.6 | 609 | 9,459 | 51.7% | 39.1% | |
| 54.17% | 144 | 1.9 | 589 | 9,837 | 51.7% | 56.0% | |
| 43.88% | 139 | 1.8 | 543 | 9,551 | 35.6% | 50.0% | |
| 48.51% | 134 | 1.6 | 555 | 9,124 | 47.7% | 49.3% | |
| 53.85% | 130 | 1.9 | 624 | 10,265 | 59.1% | 51.2% | |
| 52.80% | 125 | 2.3 | 615 | 10,062 | 52.2% | 53.2% | |
| 51.64% | 122 | 1.7 | 554 | 9,401 | 64.6% | 43.2% | |
| 46.22% | 119 | 1.7 | 707 | 9,577 | 46.0% | 46.4% | |
| 50.85% | 118 | 1.7 | 555 | 9,993 | 59.1% | 46.0% | |
| 48.65% | 111 | 2.3 | 598 | 10,063 | 37.2% | 55.9% | |
| 60.00% | 100 | 1.7 | 487 | 9,179 | 66.7% | 51.2% | |
| 45.45% | 99 | 1.6 | 678 | 9,921 | 51.2% | 41.1% | |
| 51.55% | 97 | 1.6 | 580 | 9,784 | 53.7% | 50.0% | |
| 59.55% | 89 | 1.6 | 658 | 9,974 | 68.3% | 52.1% | |
| 44.32% | 88 | 1.7 | 640 | 10,035 | 42.9% | 45.3% | |
| 41.98% | 81 | 1.8 | 599 | 9,762 | 44.8% | 40.4% | |
| 54.05% | 74 | 1.6 | 559 | 9,478 | 55.2% | 53.3% | |
| 46.27% | 67 | 1.6 | 555 | 9,789 | 51.7% | 42.1% | |
| 46.88% | 64 | 1.8 | 601 | 9,876 | 60.7% | 36.1% | |
| 55.56% | 63 | 1.6 | 648 | 9,764 | 59.1% | 53.7% | |
| 58.62% | 58 | 5.7 | 798 | 10,928 | 58.3% | 58.8% | |
| 47.17% | 53 | 4.7 | 781 | 12,005 | 50.0% | 46.0% | |
| 51.92% | 52 | 3.1 | 635 | 11,066 | 56.3% | 50.0% | |
| 36.17% | 47 | 1.8 | 599 | 10,680 | 45.5% | 33.3% | |
| 51.11% | 45 | 5.6 | 815 | 11,149 | 63.6% | 39.1% | |
| 52.38% | 42 | 1.7 | 636 | 10,973 | 50.0% | 53.1% | |
| 52.38% | 42 | 5.5 | 755 | 9,440 | 47.8% | 57.9% | |
| 52.38% | 42 | 5.6 | 822 | 11,207 | 53.9% | 51.7% | |
| 53.85% | 39 | 1.5 | 646 | 9,249 | 62.5% | 47.8% | |
| 58.97% | 39 | 3.8 | 662 | 10,382 | 70.6% | 50.0% | |
| 66.67% | 39 | 2.4 | 651 | 10,366 | 68.8% | 65.2% | |
| 67.57% | 37 | 3.6 | 784 | 10,207 | 62.5% | 71.4% | |
| 43.24% | 37 | 3.0 | 676 | 10,688 | 42.9% | 43.5% | |
| 38.24% | 34 | 4.1 | 747 | 10,222 | 42.1% | 33.3% | |
| 61.76% | 34 | 2.7 | 688 | 10,781 | 58.3% | 63.6% | |
| 60.61% | 33 | 1.8 | 749 | 9,929 | 78.6% | 47.4% | |
| 45.45% | 33 | 5.2 | 821 | 11,464 | 57.1% | 36.8% | |
| 54.84% | 31 | 1.4 | 585 | 9,309 | 46.1% | 61.1% | |
| 60.00% | 30 | 4.4 | 715 | 11,282 | 63.6% | 57.9% | |
| 41.38% | 29 | 6.0 | 699 | 10,621 | 10.0% | 57.9% | |
| 28.57% | 28 | 1.6 | 571 | 10,600 | 50.0% | 22.7% | |
| 42.86% | 28 | 3.2 | 630 | 9,826 | 50.0% | 35.7% | |
| 42.86% | 28 | 3.9 | 726 | 10,788 | 50.0% | 37.5% | |
| 46.43% | 28 | 4.1 | 699 | 11,219 | 37.5% | 50.0% | |
| 61.54% | 26 | 4.5 | 781 | 11,115 | 63.6% | 60.0% | |
| 60.00% | 25 | 2.9 | 621 | 10,059 | 61.5% | 58.3% | |
| 56.00% | 25 | 3.2 | 642 | 9,483 | 60.0% | 53.3% | |
| 59.09% | 22 | 1.8 | 808 | 10,160 | 58.3% | 60.0% | |
| 57.14% | 21 | 1.1 | 576 | 11,112 | 88.9% | 33.3% | |
| 47.62% | 21 | 5.9 | 906 | 11,164 | 36.4% | 60.0% | |
| 47.62% | 21 | 6.3 | 798 | 10,640 | 45.5% | 50.0% | |
| 75.00% | 20 | 5.0 | 639 | 11,098 | 75.0% | 75.0% | |
| 45.00% | 20 | 6.0 | 800 | 9,645 | 63.6% | 22.2% | |
| 42.11% | 19 | 3.2 | 665 | 11,825 | 40.0% | 42.9% | |
| 50.00% | 18 | 4.8 | 687 | 11,325 | 57.1% | 45.5% | |
| 35.29% | 17 | 2.2 | 797 | 9,941 | 28.6% | 40.0% | |
| 58.82% | 17 | 5.9 | 853 | 10,151 | 88.9% | 25.0% | |
| 41.18% | 17 | 3.0 | 814 | 12,451 | 100.0% | 33.3% | |
| 43.75% | 16 | 5.4 | 878 | 12,885 | 20.0% | 54.5% | |
| 68.75% | 16 | 1.6 | 635 | 10,298 | 71.4% | 66.7% | |
| 66.67% | 15 | 4.1 | 700 | 8,925 | 66.7% | 66.7% | |
| 35.71% | 14 | 1.7 | 696 | 11,162 | 33.3% | 37.5% | |
| 42.86% | 14 | 1.1 | 631 | 9,528 | 28.6% | 57.1% | |
| 28.57% | 14 | 1.5 | 648 | 8,840 | 30.0% | 25.0% | |
| 7.69% | 13 | 1.4 | 544 | 8,852 | 14.3% | 0.0% | |
| 38.46% | 13 | 1.6 | 546 | 12,514 | 40.0% | 37.5% | |
| 46.15% | 13 | 3.0 | 823 | 11,616 | 40.0% | 50.0% | |
| 53.85% | 13 | 1.0 | 588 | 12,453 | 50.0% | 57.1% | |
| 53.85% | 13 | 5.2 | 767 | 9,934 | 42.9% | 66.7% | |
| 38.46% | 13 | 1.3 | 806 | 12,204 | 25.0% | 44.4% | |
| 41.67% | 12 | 2.2 | 628 | 11,539 | 25.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 12 | 3.5 | 790 | 10,315 | 50.0% | 83.3% | |
| 66.67% | 12 | 3.1 | 573 | 10,273 | 100.0% | 55.6% | |
| 41.67% | 12 | 2.6 | 725 | 11,327 | 50.0% | 40.0% | |
| 27.27% | 11 | 2.0 | 601 | 11,532 | 20.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 2.6 | 605 | 11,175 | 60.0% | 33.3% | |
| 45.45% | 11 | 1.6 | 623 | 11,685 | 33.3% | 50.0% | |
| 36.36% | 11 | 5.1 | 838 | 10,783 | 66.7% | 0.0% | |
| 45.45% | 11 | 1.3 | 711 | 11,968 | 33.3% | 60.0% | |
| 45.45% | 11 | 5.4 | 779 | 12,293 | 50.0% | 44.4% | |
| 45.45% | 11 | 4.5 | 763 | 11,805 | 100.0% | 33.3% | |
| 30.00% | 10 | 1.4 | 607 | 10,948 | 66.7% | 14.3% | |
| 50.00% | 10 | 4.7 | 886 | 12,707 | 50.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 10 | 1.8 | 579 | 8,319 | 57.1% | 0.0% | |
| 60.00% | 10 | 1.8 | 736 | 14,576 | 50.0% | 62.5% | |
| 70.00% | 10 | 2.5 | 774 | 13,296 | 75.0% | 66.7% | |
| 30.00% | 10 | 5.0 | 764 | 10,605 | 50.0% | 25.0% | |
| 20.00% | 10 | 4.8 | 703 | 11,584 | 33.3% | 14.3% | |
| 66.67% | 9 | 5.2 | 672 | 10,611 | 75.0% | 60.0% | |
| 44.44% | 9 | 5.4 | 798 | 9,732 | 40.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 9 | 3.6 | 619 | 11,828 | 33.3% | 33.3% | |
| 44.44% | 9 | 4.1 | 592 | 10,107 | 66.7% | 33.3% | |
| 22.22% | 9 | 5.4 | 597 | 7,176 | 33.3% | 0.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.7 | 774 | 12,724 | 100.0% | 50.0% | |
| 75.00% | 8 | 6.1 | 1,055 | 11,840 | 100.0% | 66.7% | |
| 75.00% | 8 | 2.3 | 709 | 11,758 | 100.0% | 71.4% | |
| 75.00% | 8 | 3.6 | 724 | 11,851 | 100.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 1.6 | 662 | 10,233 | 25.0% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 3.9 | 702 | 8,369 | 66.7% | 50.0% | |
| 62.50% | 8 | 6.0 | 961 | 12,874 | 66.7% | 60.0% | |
| 57.14% | 7 | 2.6 | 691 | 12,382 | 100.0% | 50.0% | |
| 71.43% | 7 | 1.9 | 735 | 12,430 | 33.3% | 100.0% | |
| 71.43% | 7 | 1.8 | 652 | 11,481 | 75.0% | 66.7% | |
| 42.86% | 7 | 1.5 | 712 | 10,176 | 50.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 7 | 4.1 | 840 | 7,857 | 25.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 1.2 | 622 | 14,217 | 100.0% | 66.7% | |
| 57.14% | 7 | 2.4 | 730 | 9,757 | 33.3% | 75.0% | |
| 83.33% | 6 | 3.2 | 674 | 12,233 | 66.7% | 100.0% | |
| 33.33% | 6 | 1.8 | 783 | 10,659 | 100.0% | 20.0% | |
| 0.00% | 6 | 2.6 | 590 | 10,488 | 0.0% | 0.0% | |
| 33.33% | 6 | 4.7 | 727 | 10,618 | 0.0% | 66.7% | |
| 66.67% | 6 | 5.4 | 724 | 10,900 | 100.0% | 33.3% | |
| 50.00% | 6 | 4.4 | 633 | 10,229 | 50.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.9 | 829 | 10,752 | 100.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 5 | 3.4 | 699 | 10,686 | 0.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 6.1 | 692 | 10,584 | 0.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 5 | 1.6 | 672 | 12,081 | 100.0% | 25.0% | |
| 40.00% | 5 | 2.1 | 838 | 12,036 | 50.0% | 33.3% | |
| 80.00% | 5 | 4.4 | 965 | 14,276 | 100.0% | 75.0% | |
| 20.00% | 5 | 4.7 | 786 | 9,403 | 33.3% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 2.5 | 675 | 7,262 | 50.0% | 100.0% | |
| 80.00% | 5 | 1.8 | 845 | 12,331 | 100.0% | 75.0% | |
| 100.00% | 5 | 4.6 | 645 | 9,967 | 100.0% | 100.0% | |
| 20.00% | 5 | 3.9 | 498 | 6,881 | 25.0% | 0.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.6 | 870 | 12,145 | 0.0% | 75.0% | |
Help us maintain accuracy! If you notice incorrect stats, missing data, or any issues, your feedback directly improves the quality of our data for the entire community.
Morgana vs Kog'Maw - Questions Fréquentes
Comment Morgana se comporte contre Kog'Maw dans League of Legends ?
Morgana remporte le matchup Morgana vs Kog'Maw avec un taux de victoire de 60.0% contre 40.0% pour Kog'Maw, soit une difference de 20.0 points de pourcentage. Ces donnees sont basees sur 5 parties classees recentes dans le patch 26.11.
Comment Morgana se comporte contre Kog'Maw en debut de partie ?
En début de partie, Morgana a l\'avantage sur Kog'Maw avec un taux de victoire de 50.0% contre 50.0%. Les joueurs de Morgana devraient chercher à exploiter leur avantage en lane par des échanges agressifs et le contrôle de vague pendant les 15 premières minutes.
Comment Morgana se comporte contre Kog'Maw en fin de partie ?
En fin de partie, Morgana prend le dessus dans le matchup Morgana vs Kog'Maw avec un taux de victoire de 100.0% contre 0.0%. Morgana scale mieux dans les combats d\'équipe et les contestations d\'objectifs après 25 minutes.
Qui gagne le matchup Morgana vs Kog'Maw ?
Morgana remporte le matchup contre Kog'Maw avec un taux de victoire de 60.0% dans le patch 26.11 de League of Legends. L\'avantage de 20.0 points de pourcentage signifie que Morgana est significantly favorisé dans ce matchup de lane basé sur 5 parties analysées.
Quel est le meilleur build de Morgana contre Kog'Maw ?
Le meilleur build de Morgana contre Kog'Maw comprend optimized core items. Consultez l\'analyse du matchup ci-dessus pour le chemin d\'objets complet et l\'ordre de build.
Quelles sont les meilleures runes de Morgana contre Kog'Maw ?
Les meilleures runes de Morgana contre Kog'Maw utilisent l\'arbre principal Sorcellerie avec Précision en secondaire. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Morgana vs Kog'Maw matchup. Consultez l\'analyse complète des runes dans la comparaison de matchup ci-dessus.
Est-ce que Morgana contre Kog'Maw ?
Oui, Morgana a un matchup favorable contre Kog'Maw avec un taux de victoire de 60.0%. Morgana strongly counters Kog'Maw en lane selon les donnees actuelles du patch 26.11.
Comment jouer Morgana contre Kog'Maw ?
Lorsque vous jouez Morgana contre Kog'Maw, exploitez vos avantages statistiques en echangeant agressivement pendant les fenetres favorables. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. Construisez les objets et runes recommandes pour ce matchup specifique pour les meilleurs resultats.