Vor dem Hintergrund eines "visualisitic turn" (Sachs-Hombach 2014: 97f.) erfahren visuelle Suchfunktionen bzw. -schnittstellen im Multimedia Information Retrieval (MIR) einen Bedeutungszuwachs (Lew et al. 2006). Zhang et al. stellen einen Prototyp<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn3" n="3" /> für eine visuelle Suchmaschine vor, mit dem eine Suche anhand von Bildern (beispielsweise Screenshots von Momenten in einem Videospiel) oder auch anhand des Memory States durchgeführt werden kann. Während man darin mit einem konkreten visuellen Beispiel suchen kann („Query by Example“), erlaubt die Anwendung GameSage<ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="ftn4" n="4" /> die textuelle Beschreibung des gesuchten Spiels bzw. der Idee eines Spiels (Ryan et al. 2015c). Eine wichtige Funktion für visuelle Suchmaschinen ist das Relevance Feedback, welches es Suchenden ermöglicht, die Relevanz der gefundenen Ergebnisse zu beurteilen. Dieses Feedback fließt im Anschluss in die Gesamtberechnung des Rankings mit ein (Lew et al. 2006; Rocchio/Salton 1965; Zhang et al. 2018).