Die Möglichkeiten der inhaltsbasierten Erschließung von Videospielen und vergleichbaren interaktiven Objekten gehen jedoch weit über die reine Beschreibung mit Metadaten hinaus. Das Identifizieren verwandter Objekte kann mittels automatisierter und ähnlichkeitsbasierter Erschließungsmethoden („analogical reasoning“), z.B. über Clusteringverfahren, erfolgen. Ryan et al. entwerfen das Konzept einer Game Relatedness in Anlehnung an die Semantic Relatedness aus dem Natural Language Processing. Unter Zuhilfenahme der Latent Semantic Analysis (LSA) überprüfen sie die Hypothese, dass Menschen Spiele bevorzugen, die sich ähnlich bzw. die miteinander verwandt ("related") sind (Ryan et al. 2015b). Die Analyse von Zhang et al. ist im Vergleich deutlich detaillierter und nimmt einzelne Momente in Videospielen in den Fokus. Dafür wird noch ein weiterer Schritt notwendig: das Crawling, d.h. in diesem Fall das automatische (Ab-)Spielen von Videospielen sowie das regelmäßige Abspeichern von Momenten als Screenshots (inkl. Metadaten). Nach dem Zerlegen eines Videospiels in die diversen Momente werden die Bilder mithilfe von Deep Neural Networks in ein Vector Space Model überführt. Damit soll das Auffinden „ähnlicher“, hier: zeitlich (fester Schwellenwert) oder räumlich (gleicher Raum oder gleiches Level) nah beieinander liegender, Momente im Videospiel erleichtert werden (Zhang et al. 2018).