
Viegovs Kayle
Viego vs Kayle, LoL patch 26.4\'da a decisive bir eşleşme. Kayle, 6 oyuna dayalı olarak Viego\'a karşı 83.3% win rate (+66.7%) ile kazanıyor. Kayle holds the advantage in both the early and late game. Aşağıda Viego vs Kayle eşleşmesi için en iyi Viego buildi, rünleri, koridor istatistikleri ve stratejileri bulacaksınız.
Viego Matchup Breakdown
Use the dropdown to select an opponent and see a detailed breakdown of how Viego 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 Viego vs Kayle Matchup?

Viego vs Kayle eşleşme özeti
Viego vs Kayle eşleşmesi League of Legends dereceli oyununda belirleyici bir eşleşme. Analiz edilen 6 son maça göre, Kayle 83.3% kazanma oranıyla Viego'ın 16.7%'sine karşı kazanır ve Kayle'a 66.7 yüzde puanı avantajı verir. Kayle her aşamada hakimiyet kurar — erken lane'den geç oyun takım savaşlarına kadar. Bu tutarlı avantaj, Viego oyuncularının uygun pencereler bulmasını zorlaştırır, bu yüzden takım bağımlı stratejiler ve solo çatışmalardan kaçınmak şarttır. En önemli istatistiksel fark kalabalık kontrolü'da, Viego 0.4s CC/min ile önde — bu fark takaslar ve çarpışmaların sonucunu güçlü şekilde etkiler. Kayle bu eşleşmede güçlü bir avantaja sahip. Viego oyuncuları savunmacı oynamalı, kule altında güvenli farm önceliklendirmeli ve orman baskısı veya Kayle'nin aşırı uzanmasıyla oluşan fırsatları aramalı. Uzun takaslardan kaçının ve pozisyonlama ve koordinasyonun daha önemli olduğu takım savaşlarını bekleyin. Bu eşleşme dinamiklerini anlamak, bu lane rakibine karşı şampiyon seçim kararları ve oyun içi strateji için önemlidir.
Viego vs Kayle Lane Aşaması Analizi
Viego, Kayle'a karşı lane aşamasında favori, 5 anahtar istatistik kategorisinden 4'unu kazanıyor. Viego, hasar, altın geliri, kalabalık kontrolü ve sustain'de avantajlara sahip ve bu eşleşmede daha güçlü lane'ci.
Best Viego Build Against Kayle
Merkür'ün Adımları, Kayle'a karşı optimal ayakkabı seçimidir ve bu eşleşmede Viego'ın en çok ihtiyaç duyduğu hareketliliği ve istatistikleri sağlar. Viego için Kayle'a karşı en iyi performans gösteren ana eşyalar Tahsildar, Kraken Katili ve Mahvolmuş Kralın Kılıcı. Bu kombinasyon, Viego'a eşleşme için hasar, hayatta kalma ve fayda arasında etkili bir denge verir. Bu yapı olağanüstü iyi performans gösterir, 1 maçta 100.0% kazanma oranı elde eder — ortalamanın çok üzerinde ve Kayle'a karşı en iyi eşya yolu olur. Takım kompozisyonları ve oyun durumuna göre ayarlamalar gerekebilir, ancak bu yapı Viego vs Kayle eşleşmesi için en güçlü temeli sağlar.
Early Game vs Late Game
Kayle, etkileyici 66.7% kazanma oranıyla erken oyuna (ilk 15 dakika) hakimiyet kurar — Viego'a 33.3 yüzde puanı öncülük. Bu tek taraflı erken oyun, Kayle'ın seviye 1'den itibaren lane'in temposunu dikte edebileceği, takasları, dalga durumunu ve nehir önceliğini kontrol edebileceği anlamına gelir.
Kayle, 100.0% kazanma oranıyla geç oyunda (25+ dakika) çok üstün — Viego'ın 100.0 puan üzerinde. Uzun oyunlar, kiti ve ölçeklemesi onları takım savaşları ve hedef kontrolünde baskın bir güç yapan Kayle'ı güçlü şekilde kayırır.
Kayle oyunun her aşamasında avantajı elinde tutar ve lane'den geç oyun takım savaşlarına kadar sürekli avantajlı bir eşleşme yapar. Viego oyuncuları bu eşleşmeyi kazanmak için ölçeklenmeye güvenmek yerine üstün oynamalar, takım bağımlı stratejiler ve yakalamalar aramalı.
Best Viego Runes Against Kayle
İsabet ve Azim rün kurulumu, Viego'a bu zor eşleşmede Kayle'a karşı rekabet etmek için en iyi araçları verir ve optimal rün sinerjileriyle istatistiksel dezavantajları telafi eder.
Viego esleme verileri League of Legends 26.4 yamasi icin. Asagidaki tablo, mevcut metadaki her sampiyona karsi Viego'in kazanma oranini, altin farkini ve performans istatistiklerini gosterir. En iyi Viego 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 49.91% | 553 | 1.0 | 713 | 13,500 | 46.4% | 53.4% | |
| 46.39% | 517 | 1.0 | 742 | 13,985 | 45.9% | 46.8% | |
| 45.75% | 438 | 1.0 | 708 | 13,474 | 46.0% | 45.5% | |
| 49.52% | 414 | 1.0 | 651 | 13,557 | 51.5% | 47.6% | |
| 51.01% | 399 | 1.0 | 702 | 13,722 | 47.9% | 53.8% | |
| 52.59% | 348 | 1.0 | 765 | 13,799 | 50.9% | 54.3% | |
| 48.69% | 345 | 1.0 | 737 | 13,568 | 50.0% | 47.5% | |
| 45.03% | 342 | 1.0 | 680 | 13,584 | 43.1% | 46.5% | |
| 48.24% | 316 | 1.1 | 733 | 13,710 | 50.7% | 46.2% | |
| 49.84% | 312 | 1.1 | 689 | 12,945 | 45.2% | 55.2% | |
| 47.06% | 310 | 1.1 | 828 | 12,990 | 47.3% | 46.9% | |
| 49.34% | 303 | 1.1 | 728 | 13,875 | 50.4% | 48.6% | |
| 45.80% | 286 | 1.0 | 730 | 13,208 | 48.2% | 43.5% | |
| 49.30% | 286 | 1.1 | 704 | 13,879 | 49.2% | 49.4% | |
| 51.06% | 283 | 1.0 | 673 | 13,493 | 46.9% | 54.6% | |
| 53.96% | 280 | 1.0 | 733 | 13,612 | 49.6% | 57.6% | |
| 50.18% | 280 | 1.1 | 731 | 14,094 | 42.9% | 55.1% | |
| 47.08% | 274 | 1.0 | 740 | 13,821 | 43.5% | 50.4% | |
| 51.53% | 264 | 1.0 | 757 | 13,739 | 51.1% | 52.0% | |
| 48.18% | 248 | 0.9 | 768 | 14,098 | 45.0% | 50.7% | |
| 47.92% | 241 | 1.0 | 759 | 13,758 | 49.1% | 47.0% | |
| 50.70% | 216 | 1.0 | 765 | 14,076 | 56.6% | 45.7% | |
| 52.66% | 208 | 0.9 | 743 | 13,280 | 51.5% | 53.9% | |
| 41.79% | 201 | 1.0 | 678 | 13,423 | 40.2% | 43.1% | |
| 51.38% | 183 | 0.9 | 699 | 13,396 | 46.1% | 56.5% | |
| 49.42% | 172 | 1.0 | 708 | 14,168 | 41.8% | 55.9% | |
| 49.06% | 159 | 1.4 | 658 | 13,485 | 55.7% | 43.8% | |
| 44.67% | 154 | 1.0 | 721 | 13,288 | 38.7% | 50.7% | |
| 57.79% | 154 | 1.0 | 718 | 13,892 | 56.6% | 59.0% | |
| 47.02% | 152 | 1.0 | 701 | 12,997 | 50.6% | 43.2% | |
| 47.33% | 151 | 1.0 | 687 | 14,065 | 39.7% | 52.9% | |
| 53.02% | 150 | 1.2 | 678 | 14,117 | 52.5% | 53.3% | |
| 49.66% | 146 | 1.1 | 715 | 14,592 | 37.3% | 58.1% | |
| 55.07% | 138 | 1.1 | 742 | 14,194 | 59.4% | 51.4% | |
| 51.91% | 132 | 1.2 | 721 | 13,412 | 47.1% | 57.1% | |
| 44.44% | 127 | 1.2 | 631 | 12,934 | 37.5% | 50.0% | |
| 47.54% | 124 | 1.1 | 709 | 13,443 | 48.3% | 46.8% | |
| 58.33% | 121 | 1.4 | 755 | 14,214 | 62.5% | 54.7% | |
| 51.28% | 118 | 1.0 | 690 | 13,707 | 43.1% | 59.3% | |
| 39.83% | 118 | 0.9 | 647 | 13,302 | 49.1% | 30.5% | |
| 47.41% | 116 | 1.0 | 728 | 13,177 | 41.8% | 52.5% | |
| 47.79% | 114 | 1.0 | 724 | 13,571 | 40.8% | 53.1% | |
| 49.09% | 110 | 0.9 | 709 | 13,247 | 47.5% | 51.0% | |
| 51.89% | 107 | 1.3 | 721 | 14,058 | 43.2% | 56.5% | |
| 40.86% | 93 | 0.9 | 657 | 13,357 | 37.0% | 44.7% | |
| 53.85% | 91 | 1.1 | 745 | 14,418 | 56.4% | 51.9% | |
| 37.93% | 87 | 1.1 | 719 | 13,263 | 43.2% | 34.0% | |
| 40.00% | 85 | 1.2 | 693 | 12,714 | 41.7% | 38.8% | |
| 44.44% | 82 | 1.3 | 770 | 14,870 | 31.3% | 53.1% | |
| 51.85% | 81 | 1.0 | 729 | 12,926 | 50.0% | 54.0% | |
| 52.63% | 76 | 1.3 | 739 | 13,616 | 54.3% | 51.2% | |
| 51.52% | 66 | 1.2 | 750 | 14,338 | 60.7% | 44.7% | |
| 58.06% | 62 | 1.4 | 805 | 14,585 | 72.0% | 48.6% | |
| 62.71% | 60 | 1.3 | 716 | 15,084 | 69.6% | 58.3% | |
| 46.55% | 59 | 0.9 | 573 | 12,801 | 48.0% | 45.5% | |
| 53.70% | 54 | 1.1 | 789 | 14,522 | 54.5% | 53.1% | |
| 47.06% | 51 | 1.6 | 718 | 14,165 | 47.6% | 46.7% | |
| 58.00% | 50 | 0.9 | 855 | 14,921 | 56.5% | 59.3% | |
| 40.82% | 49 | 1.1 | 674 | 13,971 | 41.2% | 40.6% | |
| 54.35% | 46 | 1.3 | 672 | 12,363 | 40.9% | 66.7% | |
| 52.27% | 45 | 1.8 | 813 | 13,651 | 40.0% | 62.5% | |
| 34.88% | 44 | 1.2 | 613 | 12,918 | 31.6% | 37.5% | |
| 44.44% | 36 | 1.6 | 672 | 13,670 | 44.4% | 44.4% | |
| 44.44% | 36 | 2.3 | 796 | 13,034 | 47.4% | 41.2% | |
| 39.29% | 28 | 1.6 | 825 | 15,847 | 44.4% | 36.8% | |
| 40.00% | 25 | 1.9 | 732 | 13,516 | 36.4% | 42.9% | |
| 24.00% | 25 | 1.2 | 616 | 11,229 | 23.1% | 25.0% | |
| 56.52% | 23 | 1.9 | 728 | 12,977 | 41.7% | 72.7% | |
| 47.62% | 22 | 5.0 | 941 | 14,764 | 37.5% | 53.9% | |
| 72.73% | 22 | 5.1 | 996 | 16,142 | 60.0% | 76.5% | |
| 63.16% | 20 | 1.4 | 841 | 14,859 | 42.9% | 75.0% | |
| 73.68% | 19 | 4.3 | 787 | 13,402 | 87.5% | 63.6% | |
| 50.00% | 18 | 1.5 | 665 | 11,936 | 63.6% | 28.6% | |
| 33.33% | 18 | 3.0 | 626 | 13,024 | 33.3% | 33.3% | |
| 62.50% | 17 | 6.7 | 698 | 13,701 | 66.7% | 60.0% | |
| 47.06% | 17 | 2.2 | 843 | 15,373 | 0.0% | 57.1% | |
| 43.75% | 16 | 2.0 | 653 | 12,008 | 40.0% | 50.0% | |
| 43.75% | 16 | 2.4 | 739 | 13,556 | 44.4% | 42.9% | |
| 46.67% | 15 | 1.7 | 689 | 13,519 | 57.1% | 37.5% | |
| 50.00% | 14 | 1.3 | 771 | 14,849 | 42.9% | 57.1% | |
| 38.46% | 13 | 3.4 | 870 | 12,662 | 37.5% | 40.0% | |
| 45.45% | 11 | 2.3 | 658 | 13,565 | 50.0% | 42.9% | |
| 45.45% | 11 | 5.7 | 684 | 11,572 | 55.6% | 0.0% | |
| 36.36% | 11 | 2.0 | 765 | 13,031 | 20.0% | 50.0% | |
| 70.00% | 10 | 2.5 | 984 | 16,350 | 66.7% | 71.4% | |
| 40.00% | 10 | 5.3 | 678 | 13,705 | 60.0% | 20.0% | |
| 33.33% | 9 | 6.3 | 682 | 12,613 | 50.0% | 20.0% | |
| 11.11% | 9 | 4.8 | 760 | 12,317 | 0.0% | 25.0% | |
| 55.56% | 9 | 4.0 | 915 | 15,185 | 25.0% | 80.0% | |
| 66.67% | 9 | 5.1 | 712 | 12,961 | 100.0% | 40.0% | |
| 50.00% | 8 | 5.9 | 763 | 13,479 | 100.0% | 33.3% | |
| 62.50% | 8 | 2.1 | 715 | 13,891 | 33.3% | 80.0% | |
| 42.86% | 7 | 5.9 | 871 | 14,444 | 100.0% | 20.0% | |
| 42.86% | 7 | 2.2 | 553 | 13,365 | 100.0% | 33.3% | |
| 42.86% | 7 | 7.1 | 688 | 13,778 | 50.0% | 40.0% | |
| 71.43% | 7 | 5.4 | 631 | 11,501 | 83.3% | 0.0% | |
| 33.33% | 6 | 5.4 | 499 | 9,245 | 25.0% | 50.0% | |
| 16.67% | 6 | 5.2 | 823 | 12,017 | 33.3% | 0.0% | |
| 66.67% | 6 | 4.2 | 924 | 10,921 | 75.0% | 50.0% | |
| 66.67% | 6 | 4.7 | 895 | 14,734 | 66.7% | 66.7% | |
| 66.67% | 6 | 6.6 | 794 | 11,216 | 66.7% | 0.0% | |
| 50.00% | 6 | 6.4 | 1,091 | 11,607 | 66.7% | 33.3% | |
| 50.00% | 6 | 6.1 | 652 | 10,286 | 66.7% | 33.3% | |
| 20.00% | 5 | 5.3 | 754 | 13,242 | 0.0% | 33.3% | |
| 40.00% | 5 | 0.6 | 752 | 14,881 | 0.0% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 4.5 | 856 | 13,703 | 33.3% | 50.0% | |
| 40.00% | 5 | 6.2 | 751 | 10,340 | 50.0% | 0.0% | |
| 40.00% | 5 | 3.0 | 921 | 16,843 | 0.0% | 50.0% | |
| 100.00% | 5 | 6.1 | 784 | 11,660 | 100.0% | 100.0% | |
| 60.00% | 5 | 6.7 | 1,057 | 15,748 | 100.0% | 50.0% | |
Doğruluğu korumamıza yardım edin! Yanlış istatistikler, eksik veriler veya herhangi bir sorun fark ederseniz, geri bildiriminiz tüm topluluk için veri kalitemizi doğrudan iyileştirir.
Viego vs Kayle - Sık Sorulan Sorular
League of Legends'da Viego Kayle'a karsi nasil gidiyor?
Kayle, Viego vs Kayle matchupini 83.3% kazanma oraniyla Viego'in 16.7%'sine karsi kazaniyor, 66.7 yuzde puani fark. Bu veriler patch 26.4'daki 6 son dereceli oyuna dayanmaktadir.
Erken oyunda Viego Kayle'a karsi nasil gidiyor?
Erken oyunda, Kayle Viego'a karsi 66.7% kazanma oraniyla 33.3%'e karsi avantaja sahiptir. Kayle oyunculari ilk 15 dakikada agresif tradeler ve dalga kontrolu ile lane avantajlarini zorlamalidir.
Gec oyunda Viego Kayle'a karsi nasil gidiyor?
Gec oyunda, Kayle Viego vs Kayle matchupini 100.0% kazanma oraniyla 0.0%'e karsi ele gecirir. Kayle 25 dakikadan sonra takim savaslari ve hedef catismalarinda daha iyi olceklenir.
Viego vs Kayle matchupini kim kazanir?
Kayle, League of Legends patch 26.4'da 83.3% kazanma oraniyla Viego'a karsi matchupu kazaniyor. 66.7 yuzde puani avantaji, 6 analiz edilen oyuna dayanarak bu lane matchupinda Kayle'in significantly favori oldugu anlamina gelir.
Kayle'a karsi en iyi Viego buildi nedir?
Kayle'a karsi en iyi Viego buildi Tahsildar, Kraken Katili, Mahvolmuş Kralın Kılıcı with Merkür'ün Adımları icerir. This build achieves a 100.0% win rate in the matchup. Tam esya yolu ve build sirasi icin yukaridaki matchup analizine bakin.
Kayle'a karsi en iyi Viego runelari nelerdir?
Kayle'a karsi en iyi Viego runelari İsabet birincil agacini Azim ikincil ile kullanir. This rune setup achieves a 100.0% win rate in the Viego vs Kayle matchup. Yukaridaki matchup karsilastirmasinda tam rune analizine bakin.
Viego Kayle'i counter yapar mi?
Hayir, Viego sadece 16.7% kazanma oraniyla Kayle'a karsi zorlanir. Kayle bu matchupta avantaja sahiptir. Viego oyunculari Kayle'un lidini en aza indirmek icin guvenli farm yapmaya ve uzun tradelerden kacinmaya odaklanmalidir.
Kayle'a karsi Viego'i nasil oynarim?
Kayle'a karsi Viego oynarken, dikkatli oynayinn ve Kayle'un guc zirvelerinden kacinin. Look for jungle assistance and team-dependent plays since Kayle has the statistical advantage at most stages. Sanslarinizi optimize etmek icin yukaridaki matchup-spesifik build ve runelari kullanin.