Sylasvs Kayn
Sylas vs Kayn, LoL patch 26.11\'da a decisive bir eşleşme. Sylas, 109 oyuna dayalı olarak Kayn\'a karşı 53.2% win rate (+6.4%) ile kazanıyor. Sylas holds the advantage in both the early and late game. Aşağıda Sylas vs Kayn eşleşmesi için en iyi Sylas buildi, rünleri, koridor istatistikleri ve stratejileri bulacaksınız.
Sylas Eşleşme Analizi
Bir rakip seçmek ve Sylas'in onlara karşı nasıl performans gösterdiğine dair detaylı bir analiz görmek için açılır menüyü kullanın. Kafa kafaya kazanma oranları, koridor istatistikleri, eşleşme için en iyi build ve runlar ve erken vs geç oyun analizi alacaksınız — tümü gerçek dereceli verilerine dayalı.
Sylas vs Kayn eşleşmesini kim kazanır?
Sylas vs Kayn eşleşme özeti
Sylas vs Kayn eşleşmesi League of Legends dereceli oyununda belirleyici bir eşleşme. Analiz edilen 109 son maça göre, Sylas 53.2% kazanma oranıyla Kayn'ın 46.8%'sine karşı kazanır ve Sylas'a 6.4 yüzde puanı avantajı verir. Sylas her aşamada hakimiyet kurar — erken lane'den geç oyun takım savaşlarına kadar. Bu tutarlı avantaj, Kayn oyuncularının uygun pencereler bulmasını zorlaştırır, bu yüzden takım bağımlı stratejiler ve solo çatışmalardan kaçınmak şarttır. En önemli istatistiksel fark kalabalık kontrolü'da, Sylas 0.2s CC/min ile önde — bu fark takaslar ve çarpışmaların sonucunu güçlü şekilde etkiler. Sylas oyuncuları güvenle Kayn'ye karşı seçim yapabilir ve seviye 1'den itibaren agresif oynayabilir. Erken dönemde uygun takaslarla lane hakimiyeti kurmaya çalışın ve Kayn'yi mümkün olduğunca CS'den uzak tutun. Bu eşleşme dinamiklerini anlamak, bu lane rakibine karşı şampiyon seçim kararları ve oyun içi strateji için önemlidir.
Sylas vs Kayn Lane Aşaması Analizi
Kayn, Sylas'a karşı lane aşamasında favori, 5 anahtar istatistik kategorisinden 3'unu kazanıyor. Kayn, farm, hasar ve altın geliri'de avantajlara sahip ve bu eşleşmede daha güçlü lane'ci.
Best Sylas Build Against Kayn
Sihirbaz Pabuçları, Kayn'a karşı optimal ayakkabı seçimidir ve bu eşleşmede Sylas'ın en çok ihtiyaç duyduğu hareketliliği ve istatistikleri sağlar. Sylas için Kayn'a karşı en iyi performans gösteren ana eşyalar Gölgealev, Zhonya'nın Kumsaati ve Hextech Füzekemer. Bu kombinasyon, Sylas'a eşleşme için hasar, hayatta kalma ve fayda arasında etkili bir denge verir. Bu yapı olağanüstü iyi performans gösterir, 7 maçta 71.4% kazanma oranı elde eder — ortalamanın çok üzerinde ve Kayn'a karşı en iyi eşya yolu olur. Takım kompozisyonları ve oyun durumuna göre ayarlamalar gerekebilir, ancak bu yapı Sylas vs Kayn eşleşmesi için en güçlü temeli sağlar.
Early Game vs Late Game
Sylas51.8%
Kayn48.2%Sylas54.7%Kayn45.3%Erken lane aşamasında (ilk 15 dakika), Sylas anlamlı 51.8% kazanma oranına sahip ve Kayn'ı 3.6 yüzde puanı ile geçer. Sylas oyuncuları agresif takaslar, dalga önceliği ve erken orman koordinasyonu yoluyla bu avantajı zorlamalı.
Sylas, 54.7% kazanma oranıyla geç oyunda (25+ dakika) çok üstün — Kayn'ın 9.4 puan üzerinde. Uzun oyunlar, kiti ve ölçeklemesi onları takım savaşları ve hedef kontrolünde baskın bir güç yapan Sylas'ı güçlü şekilde kayırır.
Sylas oyunun her aşamasında avantajı elinde tutar ve lane'den geç oyun takım savaşlarına kadar sürekli avantajlı bir eşleşme yapar. Kayn oyuncuları bu eşleşmeyi kazanmak için ölçeklenmeye güvenmek yerine üstün oynamalar, takım bağımlı stratejiler ve yakalamalar aramalı.
Best Sylas Runes Against Kayn
İsabet
İlham
İsabet ana ile İlham ikincil çalıştırmak, Sylas'ın Kayn'a karşı avantajını zorlamasına olanak tanır ve bu eşleşmeyi avantajlı kılan güçlü yanları amplifikasyon yapar.
Sylas esleme verileri League of Legends 26.11 yamasi icin. Asagidaki tablo, mevcut metadaki her sampiyona karsi Sylas'in kazanma oranini, altin farkini ve performans istatistiklerini gosterir. En iyi Sylas buildi, runleri, koridor istatistikleri ve erken vs gec oyun analizini iceren ayrintili bir dokum icin herhangi bir sampiyon adina tiklayin.
Rakip | Kazanma oranı | Maçlar | CS/dk | Hasar/dk | Altin/mac | Erken KO | Gec KO |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 50.42% | 240 | 5.4 | 819 | 10,999 | 53.2% | 47.4% | |
| 49.76% | 209 | 3.2 | 788 | 11,518 | 50.9% | 48.5% | |
| 43.09% | 188 | 5.1 | 840 | 10,706 | 40.2% | 45.8% | |
| 54.65% | 172 | 5.1 | 887 | 10,875 | 60.0% | 49.4% | |
| 48.19% | 166 | 5.3 | 751 | 11,085 | 52.1% | 45.3% | |
| 45.51% | 156 | 5.3 | 871 | 11,393 | 51.4% | 40.2% | |
| 49.68% | 155 | 5.0 | 873 | 11,493 | 45.0% | 52.6% | |
| 54.25% | 153 | 3.7 | 933 | 11,699 | 58.0% | 51.2% | |
| 50.34% | 147 | 4.9 | 819 | 11,028 | 53.6% | 47.4% | |
| 43.36% | 143 | 4.9 | 800 | 10,965 | 39.1% | 46.8% | |
| 52.63% | 133 | 4.7 | 820 | 10,986 | 64.1% | 42.0% | |
| 51.52% | 132 | 1.1 | 809 | 12,685 | 58.5% | 46.8% | |
| 51.64% | 122 | 4.6 | 808 | 10,830 | 51.0% | 52.0% | |
| 43.64% | 110 | 1.1 | 766 | 12,858 | 40.0% | 45.7% | |
| 49.09% | 110 | 1.1 | 747 | 12,474 | 43.4% | 54.4% | |
| 53.21% | 109 | 1.0 | 735 | 12,075 | 51.8% | 54.7% | |
| 48.04% | 102 | 5.0 | 697 | 10,341 | 47.1% | 49.0% | |
| 50.00% | 100 | 1.0 | 695 | 11,976 | 49.0% | 51.0% | |
| 59.18% | 98 | 5.6 | 848 | 10,630 | 64.8% | 52.3% | |
| 46.32% | 95 | 3.5 | 758 | 11,275 | 39.0% | 51.9% | |
| 52.13% | 94 | 1.4 | 759 | 12,326 | 48.8% | 54.7% | |
| 43.82% | 89 | 5.5 | 982 | 11,445 | 42.2% | 45.5% | |
| 48.84% | 86 | 5.0 | 786 | 11,048 | 40.0% | 54.9% | |
| 54.88% | 82 | 2.7 | 877 | 12,675 | 56.3% | 54.0% | |
| 47.44% | 78 | 1.1 | 708 | 12,388 | 48.5% | 46.7% | |
| 49.35% | 77 | 3.6 | 873 | 12,700 | 56.7% | 44.7% | |
| 55.26% | 76 | 1.1 | 770 | 12,714 | 58.8% | 52.4% | |
| 44.59% | 74 | 0.8 | 644 | 11,719 | 35.9% | 54.3% | |
| 43.84% | 73 | 4.7 | 736 | 10,346 | 45.7% | 42.1% | |
| 57.14% | 70 | 5.6 | 981 | 10,730 | 71.4% | 35.7% | |
| 47.14% | 70 | 5.4 | 882 | 11,052 | 45.7% | 48.6% | |
| 57.81% | 64 | 5.3 | 798 | 11,248 | 62.1% | 54.3% | |
| 38.10% | 63 | 1.0 | 726 | 12,200 | 34.6% | 40.5% | |
| 49.18% | 61 | 5.2 | 871 | 11,788 | 42.1% | 52.4% | |
| 52.54% | 59 | 5.4 | 822 | 10,756 | 53.3% | 51.7% | |
| 50.00% | 58 | 1.2 | 726 | 13,214 | 41.7% | 55.9% | |
| 51.72% | 58 | 5.2 | 863 | 10,592 | 46.4% | 56.7% | |
| 55.17% | 58 | 1.1 | 801 | 12,725 | 54.2% | 55.9% | |
| 50.00% | 58 | 5.1 | 785 | 9,920 | 51.5% | 48.0% | |
| 44.83% | 58 | 5.3 | 851 | 10,985 | 43.5% | 45.7% | |
| 54.39% | 57 | 5.1 | 806 | 10,638 | 58.1% | 50.0% | |
| 48.21% | 56 | 5.4 | 849 | 11,464 | 56.0% | 41.9% | |
| 48.21% | 56 | 4.8 | 835 | 12,119 | 60.0% | 38.7% | |
| 48.15% | 54 | 5.5 | 922 | 11,394 | 51.9% | 44.4% | |
| 53.70% | 54 | 0.9 | 791 | 11,994 | 51.7% | 56.0% | |
| 53.70% | 54 | 4.1 | 807 | 9,668 | 56.7% | 50.0% | |
| 50.00% | 52 | 3.0 | 758 | 11,311 | 56.0% | 44.4% | |
| 56.86% | 51 | 4.7 | 900 | 11,267 | 59.3% | 54.2% | |
| 44.00% | 50 | 1.2 | 731 | 13,061 | 50.0% | 41.2% | |
| 42.86% | 49 | 1.1 | 643 | 10,933 | 38.9% | 45.2% | |
| 56.25% | 48 | 5.1 | 817 | 10,394 | 60.9% | 52.0% | |
| 50.00% | 46 | 4.3 | 1,040 | 12,268 | 47.1% | 51.7% | |
| 47.83% | 46 | 5.2 | 860 | 10,525 | 54.5% | 41.7% | |
| 57.78% | 45 | 5.2 | 887 | 12,024 | 56.3% | 58.6% | |
| 31.82% | 44 | 5.0 | 873 | 10,129 | 26.1% | 38.1% | |
| 48.84% | 43 | 4.7 | 771 | 10,533 | 33.3% | 60.0% | |
| 51.16% | 43 | 0.9 | 684 | 11,617 | 51.9% | 50.0% | |
| 48.72% | 39 | 1.7 | 800 | 13,258 | 50.0% | 47.6% | |
| 58.97% | 39 | 1.0 | 700 | 12,237 | 60.0% | 57.9% | |
| 57.89% | 38 | 4.3 | 775 | 10,927 | 64.3% | 54.2% | |
| 54.05% | 37 | 4.3 | 718 | 10,230 | 57.9% | 50.0% | |
| 37.84% | 37 | 3.4 | 803 | 12,361 | 50.0% | 30.4% | |
| 32.43% | 37 | 3.3 | 825 | 10,235 | 37.5% | 28.6% | |
| 45.71% | 35 | 1.3 | 808 | 12,442 | 38.9% | 52.9% | |
| 57.14% | 35 | 0.8 | 753 | 12,746 | 50.0% | 61.9% | |
| 50.00% | 34 | 1.8 | 690 | 11,398 | 66.7% | 31.3% | |
| 41.18% | 34 | 0.9 | 727 | 12,190 | 37.5% | 44.4% | |
| 41.18% | 34 | 3.8 | 844 | 12,281 | 40.0% | 42.1% | |
| 42.42% | 33 | 5.3 | 827 | 10,973 | 42.9% | 42.1% | |
| 24.24% | 33 | 4.4 | 744 | 10,850 | 29.4% | 18.8% | |
| 40.63% | 32 | 2.0 | 804 | 11,793 | 45.5% | 38.1% | |
| 34.38% | 32 | 1.7 | 666 | 9,579 | 26.7% | 41.2% | |
| 41.94% | 31 | 3.5 | 895 | 11,408 | 56.3% | 26.7% | |
| 53.33% | 30 | 1.9 | 960 | 13,455 | 58.3% | 50.0% | |
| 56.67% | 30 | 0.8 | 777 | 12,153 | 60.0% | 53.3% | |
| 44.83% | 29 | 0.9 | 720 | 12,098 | 40.0% | 50.0% | |
| 46.43% | 28 | 1.0 | 624 | 12,523 | 61.5% | 33.3% | |
| 46.43% | 28 | 4.4 | 1,007 | 10,431 | 38.5% | 53.3% | |
| 29.63% | 27 | 4.5 | 687 | 10,720 | 35.7% | 23.1% | |
| 44.44% | 27 | 0.9 | 739 | 11,873 | 38.5% | 50.0% | |
| 55.56% | 27 | 4.8 | 734 | 11,142 | 61.5% | 50.0% | |
| 42.31% | 26 | 2.9 | 686 | 11,337 | 58.3% | 28.6% | |
| 56.00% | 25 | 4.5 | 690 | 9,343 | 57.1% | 54.5% | |
| 72.00% | 25 | 0.9 | 865 | 13,725 | 70.0% | 73.3% | |
| 45.83% | 24 | 5.2 | 859 | 11,276 | 66.7% | 33.3% | |
| 54.17% | 24 | 3.5 | 811 | 12,013 | 60.0% | 50.0% | |
| 45.83% | 24 | 2.8 | 725 | 11,430 | 41.7% | 50.0% | |
| 34.78% | 23 | 5.1 | 843 | 10,826 | 30.0% | 38.5% | |
| 43.48% | 23 | 4.8 | 780 | 10,261 | 60.0% | 30.8% | |
| 73.91% | 23 | 3.6 | 996 | 12,088 | 83.3% | 63.6% | |
| 42.86% | 21 | 1.5 | 642 | 9,063 | 46.1% | 37.5% | |
| 35.00% | 20 | 4.4 | 814 | 11,465 | 42.9% | 30.8% | |
| 35.00% | 20 | 1.6 | 792 | 11,045 | 20.0% | 50.0% | |
| 42.11% | 19 | 3.6 | 691 | 11,169 | 55.6% | 30.0% | |
| 42.11% | 19 | 5.1 | 922 | 12,485 | 83.3% | 23.1% | |
| 50.00% | 18 | 2.0 | 704 | 10,673 | 66.7% | 41.7% | |
| 50.00% | 18 | 5.8 | 764 | 9,266 | 46.1% | 60.0% | |
| 76.47% | 17 | 3.9 | 893 | 11,543 | 80.0% | 75.0% | |
| 52.94% | 17 | 5.0 | 861 | 11,147 | 57.1% | 50.0% | |
| 23.53% | 17 | 1.1 | 681 | 11,807 | 33.3% | 18.2% | |
| 52.94% | 17 | 5.9 | 853 | 12,046 | 62.5% | 44.4% | |
| 35.29% | 17 | 0.9 | 654 | 9,524 | 30.8% | 50.0% | |
| 58.82% | 17 | 3.1 | 1,182 | 13,085 | 25.0% | 69.2% | |
| 31.25% | 16 | 1.8 | 571 | 8,693 | 40.0% | 16.7% | |
| 43.75% | 16 | 3.8 | 894 | 10,398 | 42.9% | 44.4% | |
| 62.50% | 16 | 4.7 | 995 | 11,244 | 55.6% | 71.4% | |
| 43.75% | 16 | 2.6 | 811 | 10,969 | 57.1% | 33.3% | |
| 40.00% | 15 | 2.4 | 763 | 10,666 | 41.7% | 33.3% | |
| 66.67% | 15 | 4.9 | 898 | 12,180 | 60.0% | 70.0% | |
| 78.57% | 14 | 1.3 | 803 | 13,376 | 80.0% | 77.8% | |
| 42.86% | 14 | 2.8 | 682 | 10,664 | 28.6% | 57.1% | |
| 66.67% | 12 | 2.1 | 893 | 12,536 | 60.0% | 71.4% | |
| 66.67% | 12 | 5.5 | 873 | 11,516 | 66.7% | 66.7% | |
| 33.33% | 12 | 4.8 | 736 | 8,865 | 28.6% | 40.0% | |
| 50.00% | 12 | 1.3 | 645 | 9,885 | 57.1% | 40.0% | |
| 66.67% | 12 | 1.5 | 819 | 9,678 | 50.0% | 83.3% | |
| 66.67% | 12 | 5.3 | 1,023 | 11,653 | 40.0% | 85.7% | |
| 33.33% | 12 | 1.0 | 608 | 12,725 | 33.3% | 33.3% | |
| 41.67% | 12 | 1.5 | 547 | 9,223 | 33.3% | 50.0% | |
| 72.73% | 11 | 5.2 | 1,063 | 10,397 | 71.4% | 75.0% | |
| 40.00% | 10 | 1.5 | 561 | 9,297 | 33.3% | 50.0% | |
| 60.00% | 10 | 5.3 | 794 | 10,709 | 75.0% | 50.0% | |
| 60.00% | 10 | 3.6 | 864 | 13,989 | 0.0% | 75.0% | |
| 60.00% | 10 | 1.0 | 873 | 13,829 | 66.7% | 50.0% | |
| 60.00% | 10 | 3.8 | 1,028 | 12,137 | 60.0% | 60.0% | |
| 50.00% | 10 | 4.3 | 916 | 12,757 | 50.0% | 50.0% | |
| 22.22% | 9 | 1.7 | 591 | 9,928 | 33.3% | 16.7% | |
| 55.56% | 9 | 2.0 | 814 | 8,494 | 50.0% | 66.7% | |
| 55.56% | 9 | 4.8 | 586 | 11,576 | 0.0% | 62.5% | |
| 62.50% | 8 | 4.4 | 744 | 11,349 | 33.3% | 80.0% | |
| 37.50% | 8 | 1.6 | 834 | 12,952 | 50.0% | 33.3% | |
| 37.50% | 8 | 2.7 | 603 | 8,936 | 66.7% | 20.0% | |
| 37.50% | 8 | 5.5 | 763 | 9,979 | 16.7% | 100.0% | |
| 25.00% | 8 | 1.6 | 704 | 10,810 | 0.0% | 40.0% | |
| 75.00% | 8 | 1.4 | 870 | 11,693 | 80.0% | 66.7% | |
| 50.00% | 8 | 1.3 | 646 | 10,317 | 50.0% | 50.0% | |
| 37.50% | 8 | 2.3 | 723 | 11,177 | 66.7% | 20.0% | |
| 50.00% | 8 | 1.6 | 681 | 10,671 | 50.0% | 50.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.3 | 828 | 11,232 | 66.7% | 25.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.4 | 616 | 8,825 | 60.0% | 0.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.2 | 818 | 10,499 | 33.3% | 50.0% | |
| 57.14% | 7 | 3.2 | 653 | 10,983 | 100.0% | 40.0% | |
| 57.14% | 7 | 2.2 | 1,062 | 15,191 | 100.0% | 40.0% | |
| 66.67% | 6 | 5.1 | 826 | 12,084 | 50.0% | 75.0% | |
| 66.67% | 6 | 2.9 | 1,023 | 13,683 | 66.7% | 66.7% | |
| 50.00% | 6 | 1.3 | 654 | 12,810 | 50.0% | 50.0% | |
| 50.00% | 6 | 5.6 | 1,064 | 13,739 | 0.0% | 75.0% | |
| 80.00% | 5 | 1.2 | 645 | 11,700 | 66.7% | 100.0% | |
| 40.00% | 5 | 1.7 | 713 | 10,649 | 0.0% | 50.0% | |
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.
Sylas vs Kayn - Sık Sorulan Sorular
League of Legends'da Sylas Kayn'a karsi nasil gidiyor?
Sylas, Sylas vs Kayn matchupini 53.2% kazanma oraniyla Kayn'in 46.8%'sine karsi kazaniyor, 6.4 yuzde puani fark. Bu veriler patch 26.11'daki 109 son dereceli oyuna dayanmaktadir.
Erken oyunda Sylas Kayn'a karsi nasil gidiyor?
Erken oyunda, Sylas Kayn'a karsi 51.8% kazanma oraniyla 48.2%'e karsi avantaja sahiptir. Sylas oyunculari ilk 15 dakikada agresif tradeler ve dalga kontrolu ile lane avantajlarini zorlamalidir.
Gec oyunda Sylas Kayn'a karsi nasil gidiyor?
Gec oyunda, Sylas Sylas vs Kayn matchupini 54.7% kazanma oraniyla 45.3%'e karsi ele gecirir. Sylas 25 dakikadan sonra takim savaslari ve hedef catismalarinda daha iyi olceklenir.
Sylas vs Kayn matchupini kim kazanir?
Sylas, League of Legends patch 26.11'da 53.2% kazanma oraniyla Kayn'a karsi matchupu kazaniyor. 6.4 yuzde puani avantaji, 109 analiz edilen oyuna dayanarak bu lane matchupinda Sylas'in significantly favori oldugu anlamina gelir.
Kayn'a karsi en iyi Sylas buildi nedir?
Kayn'a karsi en iyi Sylas buildi Gölgealev, Zhonya'nın Kumsaati, Hextech Füzekemer with Sihirbaz Pabuçları icerir. This build achieves a 71.4% win rate in the matchup. Tam esya yolu ve build sirasi icin yukaridaki matchup analizine bakin.
Kayn'a karsi en iyi Sylas runelari nelerdir?
Kayn'a karsi en iyi Sylas runelari İsabet birincil agacini İlham ikincil ile kullanir. This rune setup achieves a 55.3% win rate in the Sylas vs Kayn matchup. Yukaridaki matchup karsilastirmasinda tam rune analizine bakin.
Sylas Kayn'i counter yapar mi?
Evet, Sylas 53.2% kazanma oraniyla Kayn'a karsi avantajli bir matchupa sahiptir. Sylas, guncel patch 26.11 verilerine gore lane'de Kayn'u strongly counters.
Kayn'a karsi Sylas'i nasil oynarim?
Kayn'a karsi Sylas oynarken, avantajli pencerelerde agresif trade yaparak istatistiksel avantajlarinizi kullanin. You have early game priority — look for kills and zone control before first recall. En iyi sonuclar icin bu ozel matchup icin onerilen esyalari ve runelari yapin.