
Morganavs Olaf
Morgana vs Olaf é um confronto a decisive no LoL patch 26.4. Olaf vence com 60.0% de win rate (+20.0%) sobre Morgana baseado em 5 partidas. Morgana wins the early laning phase while Olaf scales better into the late game. Abaixo você encontrará o melhor build, runas, estatísticas de lane e estratégias de Morgana para o confronto Morgana vs Olaf.
Morgana Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Morgana performs against them. You'll get head-to-head win rates, laning stats, the best build and runes for the matchup, and early vs late game analysis — all based on real ranked data.
Who Wins the Morgana vs Olaf Matchup?

Resumo do confronto Morgana vs Olaf
O confronto Morgana vs Olaf é um confronto decisivo no jogo ranqueado de League of Legends. Com base em 5 partidas recentes analisadas, Olaf vence com uma taxa de vitória de 60.0% comparada aos 40.0% de Morgana, dando a Olaf uma vantagem de 20.0 pontos percentuais. As dinâmicas de fase do jogo desempenham um papel crítico aqui: Morgana controla a fase de rotas inicial, mas Olaf escala melhor conforme o jogo se estende. O confronto muda dramaticamente dependendo da duração do jogo — Morgana precisa pressionar vantagens antes que Olaf atinja seus picos de poder, enquanto Olaf deve focar em farmar com segurança e atingir breakpoints de itens chave. A maior diferença estatística é em controle de grupo, onde Morgana lidera por 1.9s CC/min — uma diferença que influencia fortemente o resultado de trocas e escaramuças. Olaf tem uma forte vantagem neste confronto. Jogadores de Morgana devem jogar defensivamente, priorizar farm seguro sob a torre, e procurar oportunidades criadas pela pressão da selva ou quando Olaf se estende demais. Evite trocas prolongadas e espere por lutas de equipe onde posicionamento e coordenação importam mais. Entender essas dinâmicas de confronto é essencial para decisões de seleção de campeão e estratégia durante o jogo ao enfrentar este oponente de rota.
Análise da fase de rotas Morgana vs Olaf
Olaf é favorecido durante a fase de rotas contra Morgana, vencendo 3 de 5 categorias estatísticas chave. Olaf tem vantagens em farm, renda de ouro e sustain, tornando-o o laner mais forte neste confronto.
Best Morgana Build Against Olaf
Sapatos do Feiticeiro é a escolha ótima de botas contra Olaf, fornecendo a mobilidade e estatísticas que Morgana mais precisa neste confronto. Os itens principais de melhor desempenho para Morgana contra Olaf são Eco de Luden, Tormento de Liandry e Ampulheta de Zhonya. Esta combinação dá a Morgana um equilíbrio efetivo de dano, sobrevivência e utilidade para o confronto. Ajustes podem ser necessários baseados em composições de equipe e estado do jogo, mas esta build fornece a fundação mais forte para o confronto Morgana vs Olaf.
Early Game vs Late Game
Morgana domina o jogo inicial (primeiros 15 minutos) com uma impressionante taxa de vitória de 100.0% — uma vantagem de 100.0 pontos percentuais sobre Olaf. Este jogo inicial desequilibrado significa que Morgana pode ditar o ritmo da rota desde o nível 1, controlando trocas, estado de onda e prioridade de rio.
Olaf é muito superior no jogo tardio (25+ minutos), ostentando uma taxa de vitória de 100.0% — 100.0 pontos acima de Morgana. Jogos estendidos favorecem fortemente Olaf, cujo kit e escalamento os tornam uma força dominante em lutas de equipe e controle de objetivos.
Este confronto apresenta uma mudança dramática de poder: Morgana deve pressionar agressivamente sua vantagem inicial e fechar o jogo antes que Olaf atinja seus breakpoints de escalamento. Se Olaf sobreviver à fase de rotas sem ficar muito para trás, o confronto vira a favor deles. Controle de Dragão e Arauto do Rift são cruciais — a equipe que garantir objetivos iniciais pode fazer snowball ou ganhar tempo para escalar.
Best Morgana Runes Against Olaf
A configuração de runas Feitiçaria e Inspiração dá a Morgana as melhores ferramentas para competir contra Olaf neste confronto difícil, compensando as desvantagens estatísticas com sinergias de runas ótimas.
Dados de matchup de Morgana para o patch 26.4 de League of Legends. A tabela abaixo mostra a taxa de vitoria, diferenca de ouro e estatisticas de desempenho de Morgana contra cada campeao na meta atual. Clique em qualquer nome de campeao para ver uma analise detalhada incluindo o melhor build de Morgana, runas, estatisticas de rota e analise de early vs late game para esse matchup especifico.
Oponente | Taxa de Vitória | Partidas | CS/min | Dano/min | Ouro/partida | TV Inicial | TV Final |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 46.32% | 654 | 2.0 | 584 | 10,202 | 44.9% | 47.2% | |
| 46.34% | 465 | 1.5 | 597 | 9,783 | 45.6% | 46.9% | |
| 54.22% | 452 | 1.6 | 612 | 9,913 | 55.3% | 53.5% | |
| 46.50% | 431 | 1.6 | 586 | 9,725 | 48.9% | 44.9% | |
| 49.16% | 418 | 1.6 | 622 | 9,671 | 50.8% | 47.8% | |
| 47.49% | 399 | 1.7 | 596 | 9,855 | 51.4% | 45.2% | |
| 51.06% | 330 | 1.6 | 587 | 9,525 | 51.3% | 50.9% | |
| 50.78% | 256 | 1.6 | 620 | 9,925 | 51.0% | 50.6% | |
| 52.72% | 240 | 1.6 | 560 | 9,532 | 53.9% | 51.9% | |
| 53.56% | 239 | 2.1 | 638 | 10,401 | 50.6% | 55.2% | |
| 46.98% | 232 | 1.8 | 601 | 10,011 | 49.0% | 45.5% | |
| 52.68% | 224 | 1.6 | 642 | 9,556 | 54.8% | 50.8% | |
| 48.40% | 220 | 1.7 | 606 | 10,032 | 50.0% | 47.3% | |
| 48.15% | 216 | 1.6 | 623 | 9,670 | 50.6% | 46.7% | |
| 51.17% | 214 | 1.6 | 619 | 10,159 | 50.5% | 51.6% | |
| 49.76% | 212 | 1.6 | 538 | 9,479 | 59.5% | 42.6% | |
| 52.50% | 200 | 1.6 | 476 | 9,044 | 49.5% | 55.6% | |
| 50.00% | 187 | 2.4 | 597 | 10,095 | 48.0% | 51.3% | |
| 45.56% | 169 | 1.9 | 642 | 10,102 | 40.3% | 49.0% | |
| 52.98% | 168 | 1.5 | 562 | 9,572 | 57.1% | 49.5% | |
| 53.05% | 165 | 1.8 | 691 | 9,910 | 44.9% | 59.0% | |
| 47.85% | 164 | 1.8 | 598 | 10,332 | 45.3% | 49.1% | |
| 53.99% | 163 | 1.5 | 657 | 9,949 | 56.5% | 52.1% | |
| 56.21% | 153 | 1.6 | 729 | 9,797 | 54.7% | 57.7% | |
| 46.31% | 151 | 2.4 | 637 | 10,662 | 45.5% | 46.7% | |
| 51.54% | 130 | 1.6 | 640 | 9,794 | 52.8% | 50.6% | |
| 56.14% | 115 | 1.6 | 590 | 9,670 | 55.8% | 56.5% | |
| 48.15% | 108 | 1.6 | 604 | 9,899 | 50.0% | 47.1% | |
| 53.00% | 100 | 1.5 | 644 | 9,604 | 50.0% | 55.4% | |
| 55.56% | 99 | 1.9 | 627 | 10,376 | 47.4% | 60.7% | |
| 46.81% | 94 | 1.6 | 598 | 10,257 | 47.4% | 46.4% | |
| 49.45% | 91 | 1.6 | 596 | 10,061 | 57.1% | 44.6% | |
| 52.38% | 84 | 4.4 | 733 | 11,064 | 74.3% | 36.7% | |
| 55.95% | 84 | 2.4 | 693 | 11,256 | 63.0% | 52.6% | |
| 43.75% | 81 | 5.6 | 797 | 11,256 | 46.1% | 41.5% | |
| 44.44% | 72 | 1.6 | 674 | 9,205 | 51.6% | 39.0% | |
| 57.81% | 64 | 5.5 | 793 | 11,432 | 59.3% | 56.8% | |
| 50.79% | 63 | 1.5 | 601 | 10,033 | 50.0% | 51.4% | |
| 47.46% | 59 | 1.7 | 571 | 10,397 | 40.0% | 51.3% | |
| 60.34% | 58 | 6.0 | 780 | 10,745 | 51.5% | 72.0% | |
| 72.41% | 58 | 1.8 | 562 | 9,634 | 84.0% | 63.6% | |
| 53.70% | 55 | 2.0 | 674 | 10,464 | 56.3% | 52.6% | |
| 54.55% | 55 | 3.5 | 696 | 10,894 | 64.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 48 | 5.8 | 870 | 11,171 | 55.0% | 46.4% | |
| 55.32% | 47 | 2.0 | 715 | 10,459 | 47.6% | 61.5% | |
| 43.48% | 46 | 5.1 | 747 | 9,455 | 50.0% | 35.0% | |
| 65.22% | 46 | 2.0 | 647 | 10,421 | 60.0% | 69.2% | |
| 51.11% | 45 | 3.5 | 663 | 10,181 | 50.0% | 52.0% | |
| 63.64% | 44 | 4.6 | 731 | 11,618 | 78.6% | 56.7% | |
| 50.00% | 42 | 1.6 | 637 | 10,215 | 57.1% | 46.4% | |
| 52.50% | 40 | 4.6 | 762 | 11,744 | 43.8% | 58.3% | |
| 40.00% | 40 | 3.6 | 587 | 9,298 | 33.3% | 50.0% | |
| 37.50% | 40 | 5.2 | 741 | 10,336 | 27.8% | 45.5% | |
| 48.72% | 39 | 5.4 | 770 | 11,788 | 53.3% | 45.8% | |
| 54.29% | 36 | 4.2 | 719 | 11,149 | 50.0% | 57.9% | |
| 42.86% | 35 | 6.1 | 755 | 10,948 | 40.0% | 45.0% | |
| 50.00% | 34 | 3.0 | 799 | 10,924 | 42.9% | 55.0% | |
| 35.29% | 34 | 4.4 | 683 | 11,036 | 20.0% | 47.4% | |
| 57.58% | 33 | 2.9 | 681 | 9,759 | 46.7% | 66.7% | |
| 50.00% | 32 | 4.9 | 837 | 11,364 | 47.1% | 53.3% | |
| 48.39% | 31 | 5.3 | 856 | 11,524 | 58.3% | 42.1% | |
| 48.28% | 29 | 1.3 | 623 | 10,447 | 45.5% | 50.0% | |
| 44.83% | 29 | 5.6 | 744 | 10,260 | 43.8% | 46.1% | |
| 50.00% | 28 | 3.1 | 649 | 9,939 | 41.7% | 56.3% | |
| 57.69% | 26 | 4.3 | 660 | 10,606 | 66.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 24 | 3.2 | 776 | 10,483 | 75.0% | 25.0% | |
| 50.00% | 24 | 5.5 | 871 | 11,871 | 50.0% | 50.0% | |
| 60.87% | 23 | 5.4 | 790 | 10,962 | 66.7% | 57.1% | |
| 47.83% | 23 | 5.5 | 760 | 9,636 | 41.7% | 54.5% | |
| 39.13% | 23 | 1.8 | 749 | 11,651 | 38.5% | 40.0% | |
| 47.62% | 21 | 3.5 | 890 | 12,443 | 25.0% | 52.9% | |
| 60.00% | 20 | 1.6 | 784 | 12,016 | 40.0% | 66.7% | |
| 36.84% | 20 | 1.4 | 594 | 11,432 | 57.1% | 25.0% | |
| 65.00% | 20 | 2.6 | 604 | 9,763 | 80.0% | 50.0% | |
| 55.00% | 20 | 1.9 | 834 | 11,743 | 44.4% | 63.6% | |
| 42.11% | 20 | 5.7 | 715 | 9,227 | 45.5% | 37.5% | |
| 75.00% | 20 | 3.7 | 985 | 10,808 | 80.0% | 70.0% | |
| 47.37% | 19 | 2.2 | 741 | 10,553 | 36.4% | 62.5% | |
| 83.33% | 18 | 3.2 | 705 | 12,123 | 40.0% | 100.0% | |
| 33.33% | 18 | 3.4 | 600 | 9,156 | 60.0% | 0.0% | |
| 66.67% | 18 | 1.8 | 657 | 11,655 | 80.0% | 50.0% | |
| 27.78% | 18 | 2.5 | 757 | 12,162 | 28.6% | 27.3% | |
| 41.18% | 17 | 3.8 | 801 | 10,283 | 12.5% | 66.7% | |
| 35.29% | 17 | 1.5 | 617 | 11,217 | 42.9% | 30.0% | |
| 70.59% | 17 | 1.7 | 679 | 11,618 | 75.0% | 66.7% | |
| 58.82% | 17 | 6.3 | 891 | 12,392 | 60.0% | 58.3% | |
| 58.82% | 17 | 4.9 | 804 | 12,249 | 77.8% | 37.5% | |
| 41.18% | 17 | 1.5 | 672 | 11,514 | 80.0% | 25.0% | |
| 62.50% | 17 | 3.2 | 641 | 11,517 | 50.0% | 66.7% | |
| 46.67% | 17 | 2.2 | 881 | 13,289 | 50.0% | 45.5% | |
| 43.75% | 16 | 1.9 | 556 | 8,922 | 66.7% | 30.0% | |
| 62.50% | 16 | 1.6 | 733 | 9,993 | 63.6% | 60.0% | |
| 40.00% | 15 | 1.2 | 642 | 11,509 | 22.2% | 66.7% | |
| 28.57% | 14 | 1.1 | 632 | 10,977 | 20.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 14 | 5.7 | 721 | 12,099 | 50.0% | 41.7% | |
| 50.00% | 14 | 3.8 | 698 | 10,632 | 57.1% | 42.9% | |
| 61.54% | 13 | 5.3 | 856 | 11,045 | 50.0% | 71.4% | |
| 61.54% | 13 | 1.5 | 733 | 13,049 | 75.0% | 55.6% | |
| 69.23% | 13 | 2.4 | 857 | 13,919 | 100.0% | 60.0% | |
| 69.23% | 13 | 5.4 | 821 | 9,946 | 60.0% | 75.0% | |
| 38.46% | 13 | 1.9 | 680 | 12,492 | 62.5% | 0.0% | |
| 46.15% | 13 | 0.9 | 601 | 11,989 | 60.0% | 37.5% | |
| 46.15% | 13 | 4.7 | 612 | 11,055 | 60.0% | 37.5% | |
| 53.85% | 13 | 5.6 | 829 | 11,650 | 80.0% | 37.5% | |
| 30.77% | 13 | 6.2 | 729 | 10,605 | 20.0% | 37.5% | |
| 58.33% | 12 | 5.9 | 957 | 11,613 | 80.0% | 42.9% | |
| 75.00% | 12 | 3.8 | 755 | 12,217 | 75.0% | 75.0% | |
| 54.55% | 12 | 2.4 | 749 | 10,265 | 66.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 12 | 4.3 | 692 | 11,262 | 60.0% | 42.9% | |
| 58.33% | 12 | 5.1 | 864 | 11,832 | 66.7% | 50.0% | |
| 58.33% | 12 | 5.5 | 720 | 9,204 | 57.1% | 60.0% | |
| 72.73% | 12 | 5.0 | 830 | 12,818 | 60.0% | 83.3% | |
| 27.27% | 11 | 1.7 | 899 | 13,418 | 50.0% | 14.3% | |
| 60.00% | 11 | 1.3 | 707 | 12,806 | 40.0% | 80.0% | |
| 45.45% | 11 | 5.0 | 737 | 10,993 | 66.7% | 37.5% | |
| 54.55% | 11 | 2.1 | 686 | 12,785 | 50.0% | 57.1% | |
| 72.73% | 11 | 1.1 | 679 | 10,464 | 85.7% | 50.0% | |
| 63.64% | 11 | 4.4 | 674 | 9,047 | 71.4% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 3.4 | 779 | 12,976 | 100.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 10 | 4.8 | 864 | 11,810 | 100.0% | 44.4% | |
| 60.00% | 10 | 3.9 | 789 | 12,751 | 100.0% | 42.9% | |
| 60.00% | 10 | 5.5 | 690 | 11,295 | 25.0% | 83.3% | |
| 55.56% | 9 | 1.4 | 673 | 10,921 | 33.3% | 100.0% | |
| 66.67% | 9 | 4.9 | 782 | 12,219 | 50.0% | 80.0% | |
| 37.50% | 8 | 3.5 | 539 | 9,634 | 40.0% | 33.3% | |
| 37.50% | 8 | 1.0 | 583 | 12,162 | 25.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 8 | 4.2 | 674 | 11,696 | 66.7% | 40.0% | |
| 62.50% | 8 | 2.1 | 609 | 9,278 | 75.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 2.7 | 750 | 10,773 | 33.3% | 40.0% | |
| 62.50% | 8 | 5.0 | 709 | 12,455 | 33.3% | 80.0% | |
| 57.14% | 7 | 1.5 | 622 | 10,128 | 60.0% | 50.0% | |
| 42.86% | 7 | 3.3 | 600 | 11,016 | 50.0% | 40.0% | |
| 71.43% | 7 | 5.2 | 548 | 9,172 | 75.0% | 66.7% | |
| 71.43% | 7 | 5.7 | 873 | 12,916 | 100.0% | 66.7% | |
| 16.67% | 7 | 2.7 | 645 | 10,970 | 0.0% | 25.0% | |
| 57.14% | 7 | 3.0 | 851 | 10,758 | 60.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 4.2 | 821 | 14,708 | 0.0% | 60.0% | |
| 33.33% | 6 | 1.1 | 675 | 10,277 | 33.3% | 33.3% | |
| 66.67% | 6 | 3.5 | 709 | 10,691 | 50.0% | 75.0% | |
| 50.00% | 6 | 4.9 | 910 | 11,145 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 3.4 | 989 | 11,058 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 3.8 | 1,130 | 14,424 | 0.0% | 50.0% | |
| 33.33% | 6 | 2.5 | 462 | 6,826 | 20.0% | 100.0% | |
| 40.00% | 5 | 1.3 | 577 | 12,392 | 0.0% | 50.0% | |
| 100.00% | 5 | 5.3 | 792 | 9,700 | 100.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 4.9 | 880 | 11,443 | 50.0% | 66.7% | |
| 40.00% | 5 | 2.7 | 830 | 10,407 | 100.0% | 0.0% | |
| 100.00% | 5 | 3.4 | 680 | 8,778 | 100.0% | 100.0% | |
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Morgana vs Olaf - Perguntas Frequentes
Como Morgana se sai contra Olaf em League of Legends?
Olaf vence o matchup Morgana vs Olaf com uma taxa de vitoria de 60.0% comparado aos 40.0% de Morgana, uma diferenca de 20.0 pontos percentuais. Estes dados sao baseados em 5 partidas ranqueadas recentes no patch 26.4.
Como Morgana se sai contra Olaf no early game?
No early game, Morgana tem a vantagem contra Olaf com uma taxa de vitoria de 100.0% versus 0.0%. Jogadores de Morgana devem pressionar sua vantagem na lane atraves de trocas agressivas e controle de wave durante os primeiros 15 minutos.
Como Morgana se sai contra Olaf no late game?
No late game, Olaf assume o controle do matchup Morgana vs Olaf com uma taxa de vitoria de 100.0% comparado a 0.0%. Olaf escala melhor em teamfights e disputas de objetivos apos 25 minutos.
Quem vence o matchup Morgana vs Olaf?
Olaf vence o matchup contra Morgana com uma taxa de vitoria de 60.0% no patch 26.4 de League of Legends. A vantagem de 20.0 pontos percentuais significa que Olaf e significantly favorecido neste matchup de lane baseado em 5 partidas analisadas.
Qual e a melhor build de Morgana contra Olaf?
A melhor build de Morgana contra Olaf inclui Eco de Luden, Tormento de Liandry, Ampulheta de Zhonya with Sapatos do Feiticeiro. Confira o detalhamento do matchup acima para o caminho completo de itens e ordem de build.
Quais sao as melhores runas de Morgana contra Olaf?
As melhores runas de Morgana contra Olaf usam a arvore primaria Feitiçaria com Inspiração secundaria. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Morgana vs Olaf matchup. Veja o detalhamento completo das runas na comparacao de matchup acima.
Morgana da counter em Olaf?
Nao, Morgana tem dificuldades contra Olaf com apenas uma taxa de vitoria de 40.0%. Olaf tem a vantagem neste matchup. Jogadores de Morgana devem focar em farmar com seguranca e evitar trocas prolongadas para minimizar a vantagem de Olaf.
Como jogar Morgana contra Olaf?
Ao jogar Morgana contra Olaf, jogue com cautela e evite os picos de poder de Olaf. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Olaf has the statistical advantage at most stages. Use a build e runas especificas do matchup acima para otimizar suas chances.