승률

50.8%

픽률

1.9%

애니비아최고 빌드

AMage

패치26.3

경기785,220

라인모든 라인

Tier모든 티어

마지막 업데이트2026년 2월 25일

MethodologyData Methodology

AuthorDakota Chinnick

패치 26.3 애니비아 최고 빌드는 핏빛 명석함, 영겁의 지팡이, 존야의 모래시계, 대천사의 포옹, 라바돈의 죽음모자, 리안드리의 고통, 예언자의 렌즈를 사용합니다. 이 애니비아 빌드는 LoL 패치 26.3에서 6.46% 픽률과 53.92% 승률을 기록합니다. 아래에서 다른 랭크 애니비아 빌드 선택지도 확인하세요.

개요 빌드 스킬 룬 카운터 매치업 아레나 칼바람 팁

Select a 애니비아 Build

Best WR

Highest Win Rate Build

Core Build Items

영겁의 지팡이
존야의 모래시계
대천사의 포옹

최고의 애니비아 빌드 - 최고 승률 아이템

이 애니비아 빌드는 최대 스킬 피해를 위한 주문력에 집중합니다. 파워 스파이크를 위해 핵심 아이템을 먼저 빌드한 후, 적 팀 구성에 따라 상황 아이템으로 적응하세요.

풀 빌드

53.92%승률

+3.11%승률 차이

6.46%픽률

293빌드 매치

거의 모든 게임에서 빌드해야 하는 애니비아의 필수 핵심 아이템입니다. 영겁의 지팡이 (51.4% WR, +0.6% WR diff, 77.8% pick rate) provides 350 Health, 500 Mana, 45 AP. 존야의 모래시계 (52.0% WR, +1.2% WR diff, 22.8% pick rate) provides 50 Armor, 105 AP. 대천사의 포옹 (52.1% WR, +1.3% WR diff, 55.5% pick rate) provides 1000 Mana, 70 AP. 파워 스파이크에 도달하고 영향력을 극대화하려면 이 아이템을 먼저 빌드하세요.

모든 챔피언의 모든 빌드와 비교한 애니비아 빌드의 아이템 기반 강점입니다. 가장 강한 분야: 마법 피해. 약한 분야: 마법 저항력, 물리 피해.

애니비아의 최고 상황 아이템은 라바돈의 죽음모자, 리안드리의 고통입니다. 적 구성과 팀 필요에 따라 교체할 수 있습니다.

애니비아에게 가장 좋은 신발은 핏빛 명석함입니다. 적 팀 구성에 따라 조정하세요.

S
핏빛 명석함
900
45
57.33%승률
+6.52%승률 차이
2.54%픽률

애니비아에게 추천하는 장신구는 예언자의 렌즈이며 시야 확보와 맵 인식에 도움됩니다.

S
예언자의 렌즈
통계 없음
50.18%승률
-0.63%승률 차이
18.55%픽률

이 애니비아 빌드의 모든 아이템 통합 통계입니다.

Movement Speed:45
Health:650
Mana:1500
Ability Power:410
Armor:50

애니비아의 주요 카운터인 Morgana, Brand, Hwei에 맞설 때, 생존력을 높이고 상대 피해량에 대응하기 위해 상황 아이템 조정을 고려하세요. 카운터 챔피언이 높은 피해를 빌드하고 있다면, 상황 아이템 슬롯에서 AP 위협에 대한 마법 저항력 아이템을 우선시하여 폭발 피해를 줄이고 교환 잠재력을 향상시키세요. 핵심 빌드가 강력한 피해를 제공합니다. 탱키한 카운터에 맞서 관통 아이템이나 상황 옵션의 퍼센트 기반 피해를 고려하여 킬 압박을 유지하세요. 어떤 카운터 챔피언과 그들의 아이템 패턴에 맞서고 있는지에 따라 라바돈의 죽음모자 or 리안드리의 고통와 같은 아이템으로 최종 빌드 슬롯을 적응시키세요. 적 빌드를 모니터링하고 최적의 애니비아 성능을 위해 그에 맞게 조정하세요.

이 애니비아 폭발 메이지 빌드는 리그 오브 레전드에서 영향력을 극대화하려는 플레이어를 위해 최적화되었습니다. 293경기에서 53.9% 승률로, 이 빌드는 현재 메타에서 매우 효과적임이 입증되었습니다. 빌드의 핵심 강점은 410 총 AP로 강력한 주문력 스케일링, 생존을 위한 상당한 체력 풀입니다. 팀에 마법 피해가 필요할 때 이 빌드를 선택하세요, 특히 팀원이 주로 AD 중심일 때. 이 빌드의 애니비아은 방어력을 쌓는 팀을 처벌할 수 있습니다. 애니비아의 효과를 극대화하기 위해 상황 아이템을 마무리할 때 적 팀 구성을 고려하세요. 하지만 이 빌드는 제한된 스킬 가속으로 쿨타임이 길어질 수 있음라는 점에 유의하세요. 총 골드 비용 16,150으로 이 애니비아 빌드는 후반에 강해집니다. 효율적으로 파밍하고 큰 전투 전에 영겁의 지팡이, 존야의 모래시계, 대천사의 포옹 파워 스파이크에 도달하는 데 집중하세요. 이 애니비아 빌드로 최적의 결과를 얻으려면 적절한 아이템 타이밍, 팀파이트 포지셔닝, 각 게임의 특정 도전에 따른 상황 아이템 적응에 집중하세요.

애니비아과 유사한 핵심 아이템을 사용하는 챔피언입니다. 이 빌드는 현재 top 애니비아 build와 최소 2개의 핵심 아이템을 공유하며 유사한 플레이스타일과 파워 스파이크를 가질 수 있습니다.

라이즈

핵심 아이템

52.1%승률

17.5%픽률

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애니비아 Build - Frequently Asked Questions

What is the best 애니비아 build?

The best 애니비아 build in this patch includes 영겁의 지팡이, 존야의 모래시계, and 대천사의 포옹. This build has a 53.92% win rate and is picked 6.46% of the time.

What are 애니비아's core items?

애니비아's core items are 영겁의 지팡이, 존야의 모래시계, and 대천사의 포옹. These items provide the best stats and synergies for 애니비아's kit and playstyle in League of Legends.

What are the best boots for 애니비아?

핏빛 명석함 are the best boots for 애니비아. These boots provide optimal mobility and stats for 애니비아's playstyle. They are included in 6.5% of 애니비아 builds.

What is the best trinket for 애니비아?

예언자의 렌즈 is the best trinket for 애니비아. This trinket provides optimal vision control and map awareness. Using 예언자의 렌즈 helps 애니비아 maintain vision around objectives and track enemy movements.

Are there alternative 애니비아 builds?

Yes, alternative 애니비아 builds include options like 영겁의 지팡이, 리안드리의 고통, and 대천사의 포옹. Different builds can be more effective depending on team composition and matchups.

Where does MetaBot source build data for 애니비아?

MetaBot sources its build data for 애니비아 directly from the Riot Games API, provided to developers for ingesting game data from League of Legends. MetaBot analyzes hundreds of thousands of matches daily to help it determine build statistics.

How does MetaBot determine what the best 애니비아 builds are?

MetaBot filters out any matches that don't use complete builds for 애니비아. From there, we aggregate the 애니비아 builds data and use that to determine which builds are finding the most success in the current League of Legends meta. High performing builds with low confidence intervals resulting from thin data are dropped from our final results.