Spiele-Empfehlungs-Tools für deine Steam-Bibliothek im Vergleich (SteamPeek, 50GamesLike, Steam Recommender, NXTO)
„Empfiehl mir Spiele passend zu meiner Steam-Bibliothek“ klingt nach einem einzigen Problem, doch Tools lösen es auf drei verschiedene Arten: Spiele finden, die einem einzelnen Titel ähneln, ein paar Favoriten mischen oder aus deiner ganzen Bibliothek lernen. Dieser Guide zeigt, welches Tool was kann, damit du in einer Minute das richtige auswählst.
Kurzfassung: Nimm SteamPeek oder 50GamesLike für eine schnelle Suche ausgehend von einem Spiel, das du liebst; nutze Steams eigenen Recommender, wenn du den Store nie verlassen willst; und greif zu NXTO, wenn die Empfehlungen auf deiner eigenen Bibliothek, deinen Bewertungen und deinem Backlog basieren sollen – plus Suche nach ähnlichen Spielen auf jeder Spieleseite, ganz ohne Account.
Die Beschreibungen anderer Tools geben den Stand von Oktober 2026 wieder und sind vereinfacht – die aktuellen Funktionen findest du jeweils auf der Website des Tools.
Die Tools im Überblick
SteamPeek
Ideal für: mehrere Steam-Favoriten mischen und mit Filtern weniger bekannte Titel entdecken.
Grenzen: Es ist eine Suche, kein Tracker – es weiß nicht, welche Spiele du durchgespielt, bewertet oder schon besitzt, es sei denn, du sagst es ihm jedes Mal.
50GamesLike
Ideal für: einen Titel eintippen und schnell eine Liste ähnlicher Spiele bekommen.
Grenzen: immer nur ein Spiel auf einmal, keine Kenntnis deiner Bibliothek.
Steam Interactive Recommender
Ideal für: Valves eigene Empfehlungen auf Basis deines Steam-Spielverlaufs, direkt im Store.
Grenzen: nur Steam-Spiele, nur innerhalb von Steam, kein Backlog-Tracking und keine Stimmungssuche.
NXTO
Ideal für: Empfehlungen aus deiner Bibliothek: Importiere deine Steam-Bibliothek, markiere, was du durchgespielt hast, bewerte es – und bekomme Tipps, die alles überspringen, was du schon besitzt. Dazu: ähnliche Spiele für jeden Titel, ein stimmungsbasierter AI pick, unfertige Reihen und ein Backlog-Tracker.
Grenzen: Es lernt aus Spielen, die du als Done markierst und bewertest – die ersten Tipps werden also besser, je mehr du bewertest. Mehrere Spiele in einer Anfrage zu mischen ist nicht der Fokus – nutze stattdessen für jeden Favoriten die Seite mit ähnlichen Spielen.
Worauf jedes Tool aufbaut
- Eingabe: SteamPeek und 50GamesLike starten mit Spielen, die du eintippst. Steams Recommender startet mit deinem Spielverlauf. NXTO startet mit deiner importierten Bibliothek plus deinen Bewertungen und Status.
- Account: SteamPeek und 50GamesLike funktionieren ohne. Die Listen ähnlicher Spiele von NXTO unter
nxto.app/games/<game>brauchen keinen; persönliche Empfehlungen setzen einen kostenlosen Account (oder Steam-Login) voraus. - Umfang: Steams Recommender kennt nur Steam. NXTO trackt Spiele für PC, PlayStation, Xbox und Switch, mit Ein-Klick-Import für Steam.
- Ergebnis: Bei den ersten drei bekommst du eine Titelliste; NXTO liefert zusätzlich die Spielzeit bis zum Abschluss, eine Begründung pro AI pick, nicht beendete Reihen und wo du das Spiel kaufen kannst.
So findet NXTO ähnliche Spiele
Jedes Spiel hat eine Reihe von Tags. Zwei Spiele sind sich ähnlich, wenn sie Tags teilen – und seltene, prägende Tags (etwa „Roguelike Deckbuilder“) zählen mehr als generische wie „Singleplayer“ (klassische IDF-Gewichtung). Öffentliche Spieleseiten zeigen die 10 ähnlichsten Spiele. In der App öffnet der Button „Ähnliche“ eine längere Liste und markiert, welche davon du schon besitzt.
So empfiehlt NXTO aus deiner Bibliothek
- Import: Melde dich mit Steam an und importiere deine Spiele samt Spielzeit (die Steam-„Spieldetails“ müssen auf Öffentlich stehen).
- Trainieren: Markiere die Spiele, die du durchgespielt hast, als Done und bewerte sie.
- Tipps holen: Genres und Tags werden nach deinen Bewertungen gewichtet, Reihen, die du magst, bekommen einen Bonus, Spiele, die du besitzt oder ausgeblendet hast, fallen raus. Filtere nach Genre, Länge und Plattform.
- Optional – Ask AI: Beschreib eine Stimmung („etwas Kurzes und Gemütliches“) und erhalte 2–3 Tipps mit einer Begründung, die auf deine Bibliothek zugeschnitten ist. Der erste Tipp ist gratis.
Welches Tool passt zu dir?
- Du liebst ein Spiel und willst sofort mehr davon → eine Spieleseite auf NXTO, 50GamesLike oder SteamPeek.
- Du willst ein paar Favoriten in einer Suche kombinieren → SteamPeek.
- Du hast Hunderte Spiele und willst wissen, welches davon du als Nächstes zocken solltest → NXTO.
- Du willst wissen, wie viele Stunden deine ungespielte Bibliothek braucht → der kostenlose Steam-Backlog-Rechner (ohne Account).
Häufig gestellte Fragen
Welches Tool eignet sich am besten, um Spiele zu finden, die zu meiner Steam-Bibliothek passen?
Das hängt davon ab, wovon du ausgehst. Für eine schnelle Suche ausgehend von ein oder zwei Spielen und ohne Account sind SteamPeek oder 50GamesLike flott. Willst du Ergebnisse auf Basis deiner ganzen Steam-Bibliothek und dessen, was du wirklich durchgespielt hast, brauchst du ein Tool, das deine Bibliothek importiert – NXTO importiert sie mit einem Klick und erstellt Empfehlungen aus den Spielen, die du als Done markiert und bewertet hast.
Gibt es eine SteamPeek-Alternative, die meine eigene Bibliothek nutzt?
Ja. NXTO importiert deine Steam-Bibliothek (Spieldetails auf Öffentlich gestellt) und empfiehlt dir Spiele auf Basis deiner durchgespielten und bewerteten Titel – alles, was du schon besitzt, wird übersprungen. Zusätzlich gibt es auf jeder Spieleseite eine Liste ähnlicher Spiele, die ohne Account funktioniert und genau die schnelle Suche abdeckt, für die man SteamPeek nutzt.
Nutzt der offizielle Steam-Recommender meine Bibliothek?
Steams Interactive Recommender ist in den Steam-Store eingebaut und nutzt deinen Steam-Spielverlauf. Er deckt nur Steam-Spiele ab und funktioniert nur im Store; Backlog-Tracking, Stimmungssuche oder eine plattformübergreifende Liste gibt es nicht.
Bekomme ich Spiele-Empfehlungen auch ohne Account?
Ja. Jede Spieleseite auf NXTO (nxto.app/games/{game}) listet ähnliche Spiele, und auch SteamPeek und 50GamesLike funktionieren ohne Account. Einen Account brauchst du nur, wenn die Empfehlungen auf deiner eigenen Bibliothek basieren sollen.
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